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Ein Rekonstruktionsmodul erhält
als Eingabe. Die Kombination von
und wird mittels BP trainiert, die
Rekonstruktion der externen Eingabe
von auszugeben. Die grundlegende
Architektur ist die eines Autoassoziators.
läßt sich dabei als der Rekonstruktionsfehler
definieren. Man werfe erneut einen Blick auf Abbildung 5.2.

(5.16)|
Autoassoziatoren sind einfach zu implementieren.
Ein Nachteil der Methode liegt jedoch darin, daß die
vorhersagbare Information eines
Eingabemusters unter Umständen trotz Nichttrivialität
nichts dazu beiträgt, den Rekonstruktionsfehler zu minimieren
(als Beispiel diene das Stereoexperiment aus Abschnitt 5.5).
Juergen Schmidhuber
2003-02-20
Related links in English: Recurrent networks - Fast weights - Subgoal learning - Reinforcement learning and POMDPs - Unsupervised learning and ICA - Metalearning and learning to learn
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