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Lexikon

Kohonen-Netze

Kohonen-Netze sind eine spezielle Art von künstlichen neuronalen Netzwerken, die für die Mustererkennung, Visualisierung und Clusteranalyse eingesetzt werden. Diese Netze basieren auf dem Prinzip des unüberwachten Lernens und sind nach ihrem finnischen Erfinder Teuvo Kohonen benannt.

Das Grundkonzept der Kohonen-Netze besteht darin, eine zweidimensionale Karte zu erstellen, in der jede Zelle ein Neuron repräsentiert. Die Neuronen sind miteinander verbunden und bilden ein Gitter, dessen Dimensionen an die Datenstruktur angepasst sind. Während des Trainingsprozesses werden die Neuronen so angepasst, dass sie bestimmte Merkmale des Eingangsdatensatzes repräsentieren.

Ein bedeutendes Merkmal von Kohonen-Netzen ist die Selbstorganisation, bei der die Neuronen in der Karte lernen, ähnliche Datenpunkte in der Eingabe abzubilden. Dies ermöglicht eine räumliche Visualisierung der Daten, wodurch Muster und Zusammenhänge leichter erkannt werden können. Darüber hinaus kann die Clusteranalyse durchgeführt werden, um ähnliche Datenpunkte zu gruppieren und Gemeinsamkeiten zwischen ihnen zu identifizieren.

Die Funktionsweise der Kohonen-Netze basiert auf dem Wettbewerb und der Kooperation zwischen den Neuronen. Jedes Eingangsmuster aktiviert die Neuronen in der Karte, und das Neuron mit den ähnlichsten Merkmalen wird als Gewinner ausgewählt. Dieses Gewinnerneuron passt dann seine Gewichtungen an, um das Eingangsmuster besser abzubilden. Durch wiederholtes Training und Anpassung der Gewichtungen lernen die Neuronen, die Daten optimal zu repräsentieren.

Die Anwendungen von Kohonen-Netzen sind vielfältig und reichen von der Mustererkennung in Bildern und Tondateien bis hin zur Vorhersage von Finanzmarkttrends. Aufgrund ihrer Fähigkeit, komplexe Daten zu visualisieren und Cluster zu bilden, werden sie auch in der Bioinformatik, Neurologie und sozialen Netzwerkanalyse eingesetzt.

Insgesamt sind Kohonen-Netze ein leistungsfähiges Werkzeug für die Datenanalyse und ermöglichen es den Nutzern von AlleAktien.de, tiefer in die Analyse von Aktien einzutauchen und komplexe Muster und Zusammenhänge zu verstehen. Mit ihrer Hilfe können Investoren und Analysten fundierte Entscheidungen treffen, um in den globalen Aktienmärkten erfolgreich zu sein.

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