Selbstorganisierende Neuronale Netze auf Transputern
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Künstliche Neuronale Netze (KNN), insbesondere Kohonen-Netze, sind zur Klassifizierung von Daten geeignet, da sie die topologischen Eigenschaften von Eingabedaten hoher Dimensionalität auf einen niedrigdimensionalen Raum (Ebene) abbilden können. Die Implementierung der Kohonen-Netze wird auf Transputern realisiert, da hier die inhärente Parallelität der Neuronen auf eine parallele Verarbeitung auf den Transputern fast vollständig übertragen werden kann. Demzufolge werden die Neuronen eines Gitters nach dem "interlaced"Verfahren auf die Transputer verteilt. Dies führt zu einer geeigneten Auslastung der Transputer. Nach dem Anlernen werden die KNN mittels der U-Matrix-Methode visuell aufbereitet, um somit eine Klassifizierung vornehmen zu können.
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