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Beats Biblionetz - Texte

Unsupervised Learning and Clustering Algorithms

Zu finden in: Neural Networks (Seite 99 bis 121), 1996 local web 
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iconZusammenfassungen

Neural Networks

The perceptron learning algorithm is an example of supervised learning. This kind of approach does not seem very plausible from the biologist´s point of view, since a teacher is needed to accept or reject the output and adjust the network weights if necessary. Some researchers have proposed alternative learning methods in which the network parameters are determined as a result of a self-organizing process. In unsupervised learning corrections to the network weights are not performed by an external agent, because in many cases we do not even know what solution we should expect from the network. The network itself decides what output is best for a given input and reorganizes accordingly.

Von Raúl Rojas im Buch Neural Networks (1996) im Text Unsupervised Learning and Clustering Algorithms

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