Befasst hat sich die arbeit mit den Anwendungen von Künstlichen neuronalen Netzen zur Mustererkennung, hauptsächlich mithilfe von Kohonen Netzwerken. Diesen Netzwerktyp habe ich gewählt, weil er mir auf Anhieb "sympatisch" war, da er ohne Lehrer auskommt.

Die Arbeit befasst sich dann aber im wesentlichen mit der Simulation von zwischenmenschlichem Verhalten (Ich hab dazu mal hier im Forum ne Umfrage gemacht und die Daten sind dann auch in meine Facharbeit und eine JuFo arbeit eingefloßen). Insbesondere die Darstellung des Datenflusses wurde hier berücksichtigt und auf das Phänomen der perkollation in großen Gruppen. Auf dessen Basis konnten wir z.B. Wahrscheinlichkeiten berechnen, mit der eine bestimmt Person Informationen erhält die zuvor eine andere Person erhalten hat.

Das Modell das wir dabei entwickelt hatten, ist ähnlich zu dem, welches 2 Physiker aus Göttingen aufgestellt haben um die Ausbreitung von Krankheiten zu bestimmen.


Wenn ich sage das die NNs deterministisch sind, meine ich damit eigentlich alle. Von Perzeptron über Hopfield bis Kohonen und was es da noch für getier gibt, ist mir keins bekannt, dass nicht deterministisch ist.
Welches meinst du denn, dass es nicht deterministisch ist?

Edit:
@Sasch: Ich glaube die Industrie sieht das nicht so. Die Industrie interessiert sich maßgeblich nur für schwache KI und NNs können das mt heutiger technologie recht gut.
NNs und genetische Algorhytmen werden in der Industrie häufig zur lösung von Optimalproblemen verwendet und sind längst nicht ausgestorben.
Es gibt, soweit ich mich erinnere, sogar ein militärisches Waffensystem (irgend eine rakete oder sowas) die mit einem NN und einm C-Mos sensor eine Ziel verfolgen kann, nur anhand seines Aussehens.
Wie zuverlässig das war, lässt sich nur raten. Wahrscheinlich aber nicht sehr.