Statistische Mechanik des nichtlinearen unüberwachten Lernens

• Antragsteller: Professor Dr. Michael Biehl
• Fachliche Zuordnung: Statistische Physik, Nichtlineare Dynamik, Komplexe Systeme, Weiche und fluide Materie, Biologische Physik
• Förderung: Förderung von 1999 bis 2003
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5216964

Mit Methoden der statistischen Physik sollen Verfahren für das unüberwachte Lernen in neuronalen Netzwerken untersucht werden, welche geeignet sind, nichtlineare Strukturen in den Daten zu verarbeiten. Es soll ein Ansatz betrachtet werden, in dem die gemeinsame Information zwischen den Ausgaben zweier Netzwerke maximiert wird, welche verschiedene, aber statistisch abhängige Eingaben erhalten. Ferner soll die Kernel-basierte Hauptkomponentenanalyse untersucht werden.Für beide Verfahren soll zunächst die Theorie des Gibbs-Lernens entwickelt werden. In einem nächsten Schritt wird es darum gehen, effiziente Algorithmen zu entwickeln und im Grenzfall großer Netzwerke exakt zu analysieren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Beteiligte Person: Professor Dr. Wolfgang Kinzel