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Neokognitron und Hopfield Netz als künstliche neuronale Netze zur Mustererkennung: Theorie, computergestützte Simulation und Anwendungen

AutorRaoul Privenau
VerlagDiplomica Verlag GmbH
Erscheinungsjahr2012
Seitenanzahl161 Seiten
ISBN9783842822184
FormatPDF
Kopierschutzkein Kopierschutz/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis54,99 EUR
Das menschliche Gehirn empfängt eine Fülle unterschiedlicher Reize über verschiedene Sinnesorgane, wobei die visuelle Wahrnehmung in diesem Zusammenhang ein bedeutendes Gebiet darstellt. Der Mensch ist in der Lage aus einer großen Menge visueller Reize bestimmte Signale innerhalb kürzester Zeit herauszufiltern und richtig zu interpretieren. Probleme ergeben sich allerdings bei der Portierung der natürlichen Mustererkennung auf Computersysteme. Nach dem derzeitigen technischen Stand können Computer Daten zwar um ein vielfaches schneller verarbeiten, als unser Gehirn, sind aber dennoch mit Mustererkennungsaufgaben überfordert, die das Gehirn in kürzester Zeit erfolgreich durchführt. Ein Ansatz zur Nachahmung des natürlichen Mustererkennungsprozesses sind künstliche neuronale Netze als stark vereinfachte Modelle des Gehirns. Besonders das Neokognitron verspricht eine hohe Eignung zur Umsetzung dieser Aufgabe.
Dieses Buch gibt zunächst eine Einführung in das Gebiet der Mustererkennung und vermittelt die notwendigen Grundlagen zu künstlichen neuronalen Netzen. Der Fokus liegt auf der strukturellen und funktionalen Darstellung des ursprünglichen Neokognitrons bei der Mustererkennung. Den dabei identifizierten Problemen begegnet man mit verschiedenen Erweiterungen, deren wesentliche Eigenschaften im Überblick dargestellt werden. Zur Veranschaulichung der praktischen Leistungsfähigkeit werden Anwendungen aufgezeigt, für die das Neokognitron implementiert wurde. Neben dem Neokognitron wird auch das binäre Hopfield-Netz als klassisches künstliches neuronales Netz zur Mustererkennung erläutert. Entsprechend dieser Ausführungen wurde zusätzlich zum vorliegenden Buch ein E-Learning Modul für binäre Hopfield Netze prototypisch implementiert und wird hier vorgestellt.

Raoul Privenau wurde 1982 in Halle an der Saale geboren. Nach seiner Hochschulreife entschied sich der Autor für ein Studium der Wirtschaftsinformatik an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg. Das Diplomstudienfach schloss er im Jahr 2011 erfolgreich mit der Gesamtnote 1,4 ab.
Während seiner Studienzeit spezialisierte sich der Autor auf die Bereiche Softcomputing, E-Business sowie Datenbanken und erwarb darüber hinaus fundierte Kenntnisse im Operations Research und der Volkswirtschaftslehre. Im Rahmen verschiedener langjähriger wissenschaftlicher Nebentätigkeiten sammelte der Autor vor allem Erfahrungen in den Bereichen Web-Engineering und IT-Sicherheit. Zurzeit ist der Autor als Anwendungsentwickler in der Energiebranche beschäftigt.
Die durch die spezifischen Studieninhalte entwickelte sich beim Autor ein verstärktes Interesse für künstliche neuronale Netze und Softwaretechnik, woraus die Thematik dieses Buches entstanden ist.

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis3
Abbildungsverzeichnis7
Abkürzungsverzeichnis9
Tabellenverzeichnis11
1 Einleitung13
1.1 Motivation13
1.2 Ziele des Buches14
1.3 Aufbau der Arbeit14
2 Mustererkennung17
2.1 Mustererkennungsprozess18
2.2 Wesentliche Mustererkennungsaufgaben20
2.3 Methoden der Mustererkennung22
3 Künstliche Neuronale Netze25
3.1 Standardneuronenmodell25
3.2 Grundlegende Netzarchitekturen27
3.3 Lernverfahren28
3.4 Einsatz im Bereich der Mustererkennung29
4 Hopfield-Netz31
4.1 Netzstruktur31
4.2 Mustererkennung32
4.2.1 Rekursive Berechnung33
4.2.2 Energiefunktion33
4.3 Musterspeicherung34
4.4 Musterlöschung36
4.5 Verschiedene Netzkonfigurationen36
4.6 Bewertung38
5 Neokognitron41
5.1 Grundlegende Netzstruktur41
5.1.1 Eingabeschicht42
5.1.2 Stufensystem42
5.1.3 Verbindungsstruktur43
5.2 Mustererkennung44
5.3 S-Zellen46
5.3.1 Verbindungsstruktur46
5.3.2 Mathematische Beschreibung49
5.3.3 Merkmalsextraktion auf Basis der Ähnlichkeit51
5.3.4 Steuerung der Selektivität52
5.4 C-Zellen54
5.4.1 Verbindungsstruktur54
5.4.2 Mathematische Beschreibung55
5.4.3 Positionsinvarianz und Unschärfe56
5.5 Lernverfahren58
5.5.1 Wahl der Netzgröße58
5.5.2 Nicht-überwachtes Lernen59
5.5.3 Überwachtes Lernen63
5.5.4 Vergleich der Lernverfahren64
5.6 Bewertung65
5.6.1 Integration in den Mustererkennungsprozess65
5.6.2 Geeignete Muster66
5.6.3 Erkennungsleistung und Störungsinvarianz66
5.6.4 Fazit67
6 Erweiterungen des Neokognitrons69
6.1 Erweitertes Neokognitron69
6.1.1 Kontrastgewinnung69
6.1.2 Hemmendes Umfeld von C-Zellen70
6.1.3 Hybrider Lernprozess71
6.1.4 Weiterentwicklung72
6.1.5 Computersimulation75
6.2 Selektive Aufmerksamkeitssteuerung undAutoassoziation76
6.2.1 Routenwahl78
6.2.2 Autoassoziation78
6.2.3 Verstärkung der Aufmerksamkeit79
6.2.4 Segmentierung79
6.2.5 Wechsel der Aufmerksamkeit79
6.2.6 Antwortkontrolle80
6.3 Rotationsinvarianz81
6.3.1 Version 1 – Rotationsinvariantes Neokognitron81
6.3.2 Version 2 – Hybrides Neokognitron entsprechend der mentalenRotation82
6.4 Doppelte C-Zellen-Schicht84
7 Anwendungen87
7.1 Zeichenerkennung88
7.1.1 Erkennung numerischer und alphanumerischer Zeichen88
7.1.2 Weitere Anwendungen im Bereich der Zeichenerkennung90
7.2 Erkennung handgeschriebener Musiknoten91
7.3 Gesichtserkennung92
7.4 Automatische Zielerkennung97
7.5 Analyse von Echokardiogrammen99
7.6 Erkennung von Draht-Modellen100
7.7 Suche struktureller Einheiten auf Mikrochips101
7.8 Weitere Anwendungen102
8 E-Learning Modul für binäre Hopfield-Netze105
8.1 Wahl der Software-Plattform undEntwicklungsumgebung106
8.2 Softwarearchitektur und allgemeine Modulverwendung107
8.3 Kritische Aspekte der Entwicklung109
8.3.1 Hopfield-Logik109
8.3.2 Benutzeroberfläche und Ablaufsteuerung111
9 Resümee und Ausblick113
Anhang A: Hopfield Netz117
A.1 Gewichtsmatrix117
A.2 Beispiel für eine Energiefunktion117
A.3 Beispiel zum Lernen der Schwellen118
Anhang B: Software zur Simulation eines Neokognitrons119
B.1 Beholder 2.0b119
B.2 NeoCognitron 1.0.0 Beta121
Anhang C: Muster bei der Erkennung alphanumerischer Zeichen129
Anhang D: CAPTCHA-Beispiele135
Anhang E: E-Learning Modul137
E.1 Abbildung des zweidimensionalen Eingabebereiches auf ein eindimensionales Feld137
E.2 Abbildung der zweidimensionalen Gewichtsmatrix auf ein eindimensionales Feld137
E.3 Einsatz einer Datenbank zur Speicherung der Gewichtsmatrix139
E.4 Ermittlung der maximalen Mustergröße in Abhängigkeit von der Prozessorarchitektur140
Literaturverzeichnis143
Autorenprofil160

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