http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Unsupervised%3A_Hebb 2026-04-23T11:45:12Z Versionsgeschichte dieser Seite in eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden MediaWiki 1.38.2 http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Unsupervised:_Hebb&diff=5119&oldid=prev 2021-12-04T14:11:07Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 4. Dezember 2021, 16:11 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l17">Zeile 17:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 17:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Ein anschauliches Beispiel für Hebb’sches Lernen ist das klassische Konditionieren. Die Glocke sowie das Essen werden jeweils durch einen Inputknoten repräsentiert und der Speichelfluss durch einen Outputknoten.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Ein anschauliches Beispiel für Hebb’sches Lernen ist das klassische Konditionieren. Die Glocke sowie das Essen werden jeweils durch einen Inputknoten repräsentiert und der Speichelfluss durch einen Outputknoten.</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Hebb_konditionierung.png]]</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Hebb_konditionierung.png<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">|link=Ausgelagerte_Bildbeschreibungen#Hebb_Konditionierung|Ausgelagerte Bildbeschreibung von Hebb Konditionierung</ins>]]</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Essen und Speichelfluss sind von Anfang an stark assoziiert, deshalb liegt ein hohes Verbindungsgewicht vor. Die Wahrnehmung von Essen (Aktivierung des „Essensknotens“) ruft Speichelfluss (Aktivierung des „Speichelflussknotens“) hervor. Eine Glocke allein sorgt üblicherweise nicht für Speichelfluss – es liegt keine Assoziation vor und das Verbindungsgewicht liegt bei Null. Wenn jedoch häufiger die Glocke läutet (Aktivierung des Glockenknotens), während der Essensknoten aktiv ist und Speichel produziert wird, führt die gemeinsame Aktivierung von Glocken- und Speichelflussknoten zu einer Stärkung der Verbindung zwischen ihnen. Daher kann die Glocke nach einigen Lerndurchgängen auch ohne Vorhandensein von Essen Speichelfluss anregen.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Essen und Speichelfluss sind von Anfang an stark assoziiert, deshalb liegt ein hohes Verbindungsgewicht vor. Die Wahrnehmung von Essen (Aktivierung des „Essensknotens“) ruft Speichelfluss (Aktivierung des „Speichelflussknotens“) hervor. Eine Glocke allein sorgt üblicherweise nicht für Speichelfluss – es liegt keine Assoziation vor und das Verbindungsgewicht liegt bei Null. Wenn jedoch häufiger die Glocke läutet (Aktivierung des Glockenknotens), während der Essensknoten aktiv ist und Speichel produziert wird, führt die gemeinsame Aktivierung von Glocken- und Speichelflussknoten zu einer Stärkung der Verbindung zwischen ihnen. Daher kann die Glocke nach einigen Lerndurchgängen auch ohne Vorhandensein von Essen Speichelfluss anregen.</div></td></tr> </table>

Elisa http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Unsupervised:_Hebb&diff=4955&oldid=prev 2021-11-12T10:35:04Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 12. November 2021, 12:35 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l12">Zeile 12:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 12:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Diese Lernregel lässt sich auch als Formel ausdrücken:</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Diese Lernregel lässt sich auch als Formel ausdrücken:</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Unsupervised_Hebb.png|130px]]</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Unsupervised_Hebb.png|130px<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">|link=Ausgelagerte_Formeln#Lernregel (Hebb'sches Lernen)|Ausgelagerte Formel Lernregel</ins>]]</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Dabei steht w für „weight“, also die Verbindungsgewichte zwischen den Inputknoten x und dem Outputknoten y . Entsprechend ist ∆w&lt;sub&gt;xy&lt;/sub&gt; die Veränderung dieser Verbindungsgewichte in einem Lerndurchgang. Diese Lernveränderung ist abhängig von einer (üblicherweise sehr kleinen) Lernrate λ, welche die Geschwindigkeit des Lernens bestimmt.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Dabei steht w für „weight“, also die Verbindungsgewichte zwischen den Inputknoten x und dem Outputknoten y . Entsprechend ist ∆w&lt;sub&gt;xy&lt;/sub&gt; die Veränderung dieser Verbindungsgewichte in einem Lerndurchgang. Diese Lernveränderung ist abhängig von einer (üblicherweise sehr kleinen) Lernrate λ, welche die Geschwindigkeit des Lernens bestimmt.</div></td></tr> </table>

Josefine http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Unsupervised:_Hebb&diff=3013&oldid=prev 2018-10-21T11:47:58Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 21. Oktober 2018, 13:47 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l25">Zeile 25:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 25:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Eine Stärke des unüberwachten Lernens liegt darin, dass kein Output vorgegeben werden muss und somit gänzlich neue Zusammenhänge entdeckt werden können. Auch ist das Lernen ohne „Lehrer“ ökologisch valide, da die meisten Lernvorgänge implizit und ohne Korrektur stattfinden. Die biologische Plausibilität des Verfahrens ist höher als beim [[Supervised|überwachten Lernen]], stößt jedoch auch an ihre Grenzen. Klassisches Hebb’sches Lernen steht beispielsweise vor dem Problem, dass ein unbegrenztes Wachstum der Gewichte möglich ist, was auf biologischer Ebene aufgrund der räumlichen und ressourcenbedingten Einschränkungen der Hirnkapazität nicht gewährleistet ist. Ebenso kann durch den Algorithmus der Befund nicht erklärt werden, dass Synapsen auch wieder an Stärke verlieren können. Entsprechend gibt es viele Varianten bzw. Verbesserung der Grundregeln des Hebb‘schen Lernens, welche diese Probleme auf unterschiedliche Art und Weise zu lösen versuchen.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Eine Stärke des unüberwachten Lernens liegt darin, dass kein Output vorgegeben werden muss und somit gänzlich neue Zusammenhänge entdeckt werden können. Auch ist das Lernen ohne „Lehrer“ ökologisch valide, da die meisten Lernvorgänge implizit und ohne Korrektur stattfinden. Die biologische Plausibilität des Verfahrens ist höher als beim [[Supervised|überwachten Lernen]], stößt jedoch auch an ihre Grenzen. Klassisches Hebb’sches Lernen steht beispielsweise vor dem Problem, dass ein unbegrenztes Wachstum der Gewichte möglich ist, was auf biologischer Ebene aufgrund der räumlichen und ressourcenbedingten Einschränkungen der Hirnkapazität nicht gewährleistet ist. Ebenso kann durch den Algorithmus der Befund nicht erklärt werden, dass Synapsen auch wieder an Stärke verlieren können. Entsprechend gibt es viele Varianten bzw. Verbesserung der Grundregeln des Hebb‘schen Lernens, welche diese Probleme auf unterschiedliche Art und Weise zu lösen versuchen.</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Ein einfaches Beispiel für Hebb'sches Lernen kann in der R-Shiny-App [http://141.76.19.82:3838/mediawiki/NeuroNetz/ &quot;Neuronale Netze&quot;] beobachtet und untersucht werden.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[[Datei:Simulationslink_neu2.PNG|link=http://141.76.19.82:3838/mediawiki/NeuroNetz/</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">|120px]] &lt;span style=&quot;color: white&quot;&gt; kkk &lt;/span&gt;</ins>Ein einfaches Beispiel für Hebb'sches Lernen kann in der R-Shiny-App [http://141.76.19.82:3838/mediawiki/NeuroNetz/ &quot;Neuronale Netze&quot;] beobachtet und untersucht werden.</div></td></tr> </table>

Wehner http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Unsupervised:_Hebb&diff=2980&oldid=prev 2018-10-09T11:31:38Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 9. Oktober 2018, 13:31 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l24">Zeile 24:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 24:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Eine Stärke des unüberwachten Lernens liegt darin, dass kein Output vorgegeben werden muss und somit gänzlich neue Zusammenhänge entdeckt werden können. Auch ist das Lernen ohne „Lehrer“ ökologisch valide, da die meisten Lernvorgänge implizit und ohne Korrektur stattfinden. Die biologische Plausibilität des Verfahrens ist höher als beim [[Supervised|überwachten Lernen]], stößt jedoch auch an ihre Grenzen. Klassisches Hebb’sches Lernen steht beispielsweise vor dem Problem, dass ein unbegrenztes Wachstum der Gewichte möglich ist, was auf biologischer Ebene aufgrund der räumlichen und ressourcenbedingten Einschränkungen der Hirnkapazität nicht gewährleistet ist. Ebenso kann durch den Algorithmus der Befund nicht erklärt werden, dass Synapsen auch wieder an Stärke verlieren können. Entsprechend gibt es viele Varianten bzw. Verbesserung der Grundregeln des Hebb‘schen Lernens, welche diese Probleme auf unterschiedliche Art und Weise zu lösen versuchen.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Eine Stärke des unüberwachten Lernens liegt darin, dass kein Output vorgegeben werden muss und somit gänzlich neue Zusammenhänge entdeckt werden können. Auch ist das Lernen ohne „Lehrer“ ökologisch valide, da die meisten Lernvorgänge implizit und ohne Korrektur stattfinden. Die biologische Plausibilität des Verfahrens ist höher als beim [[Supervised|überwachten Lernen]], stößt jedoch auch an ihre Grenzen. Klassisches Hebb’sches Lernen steht beispielsweise vor dem Problem, dass ein unbegrenztes Wachstum der Gewichte möglich ist, was auf biologischer Ebene aufgrund der räumlichen und ressourcenbedingten Einschränkungen der Hirnkapazität nicht gewährleistet ist. Ebenso kann durch den Algorithmus der Befund nicht erklärt werden, dass Synapsen auch wieder an Stärke verlieren können. Entsprechend gibt es viele Varianten bzw. Verbesserung der Grundregeln des Hebb‘schen Lernens, welche diese Probleme auf unterschiedliche Art und Weise zu lösen versuchen.</div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Ein einfaches Beispiel für Hebb'sches Lernen kann in der R-Shiny-App [http://141.76.19.82:3838/mediawiki/NeuroNetz/ "Neuronale Netze"] beobachtet und untersucht werden.</ins></div></td></tr> </table>

Reichert http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Unsupervised:_Hebb&diff=2730&oldid=prev 2018-08-27T09:45:32Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 27. August 2018, 11:45 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Zeile 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 1:</td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{Nav|Navigation|Kognitive Modellierung|Hauptseite}}</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{Nav|Navigation<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">|Neuronale Netze</ins>|Kognitive Modellierung|Hauptseite}}</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Unüberwachtes Lernen im Allgemeinen ==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Unüberwachtes Lernen im Allgemeinen ==</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> </table>

Wehner http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Unsupervised:_Hebb&diff=2681&oldid=prev 2018-08-26T12:06:34Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 26. August 2018, 14:06 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l9">Zeile 9:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 9:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>''&quot;Wenn ein Axon der Zelle A [...] Zelle B erregt und wiederholt und dauerhaft zur Erzeugung von Aktionspotentialen in Zelle B beiträgt, so resultiert dies in Wachstumsprozessen oder metabolischen Veränderungen in einer oder in beiden Zellen, die bewirken, dass die Effizienz von Zelle A in Bezug auf die Erzeugung eines Aktionspotentials in B größer wird.&quot;''  &lt;br&gt;</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>''&quot;Wenn ein Axon der Zelle A [...] Zelle B erregt und wiederholt und dauerhaft zur Erzeugung von Aktionspotentialen in Zelle B beiträgt, so resultiert dies in Wachstumsprozessen oder metabolischen Veränderungen in einer oder in beiden Zellen, die bewirken, dass die Effizienz von Zelle A in Bezug auf die Erzeugung eines Aktionspotentials in B größer wird.&quot;''  &lt;br&gt;</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Kurz gesagt: ''&quot;What fires together, wires together&quot;''.   </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Kurz gesagt: ''&quot;What fires together, wires together&quot;''.   </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">&lt;br&gt; </del>Diese Lernregel lässt sich auch als Formel ausdrücken:</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Diese Lernregel lässt sich auch als Formel ausdrücken:</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Unsupervised_Hebb.png|130px]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Unsupervised_Hebb.png|130px]]</div></td></tr> </table>

Reichert http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Unsupervised:_Hebb&diff=2680&oldid=prev 2018-08-26T12:06:19Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 26. August 2018, 14:06 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l8">Zeile 8:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 8:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Eine der einfachsten Lernregeln stammt von Donald O. Hebb (1949): &lt;br&gt;</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Eine der einfachsten Lernregeln stammt von Donald O. Hebb (1949): &lt;br&gt;</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>''&quot;Wenn ein Axon der Zelle A [...] Zelle B erregt und wiederholt und dauerhaft zur Erzeugung von Aktionspotentialen in Zelle B beiträgt, so resultiert dies in Wachstumsprozessen oder metabolischen Veränderungen in einer oder in beiden Zellen, die bewirken, dass die Effizienz von Zelle A in Bezug auf die Erzeugung eines Aktionspotentials in B größer wird.&quot;''  &lt;br&gt;</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>''&quot;Wenn ein Axon der Zelle A [...] Zelle B erregt und wiederholt und dauerhaft zur Erzeugung von Aktionspotentialen in Zelle B beiträgt, so resultiert dies in Wachstumsprozessen oder metabolischen Veränderungen in einer oder in beiden Zellen, die bewirken, dass die Effizienz von Zelle A in Bezug auf die Erzeugung eines Aktionspotentials in B größer wird.&quot;''  &lt;br&gt;</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Kurz gesagt: ''&quot;What fires together, wires together&quot;''. Diese Lernregel lässt sich auch als Formel ausdrücken:</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Kurz gesagt: ''&quot;What fires together, wires together&quot;''. <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"> </ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">&lt;br&gt; </ins>Diese Lernregel lässt sich auch als Formel ausdrücken:</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Unsupervised_Hebb.png|130px]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Unsupervised_Hebb.png|130px]]</div></td></tr> </table>

Reichert http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Unsupervised:_Hebb&diff=2679&oldid=prev 2018-08-26T12:05:59Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 26. August 2018, 14:05 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l7">Zeile 7:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 7:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Eine der einfachsten Lernregeln stammt von Donald O. Hebb (1949): &lt;br&gt;</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Eine der einfachsten Lernregeln stammt von Donald O. Hebb (1949): &lt;br&gt;</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>''&quot;Wenn ein Axon der Zelle A [...] Zelle B erregt und wiederholt und dauerhaft zur Erzeugung von Aktionspotentialen in Zelle B beiträgt, so resultiert dies in Wachstumsprozessen oder metabolischen Veränderungen in einer oder in beiden Zellen, die bewirken, dass die Effizienz von Zelle A in Bezug auf die Erzeugung eines Aktionspotentials in B größer wird.&quot;''  </div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>''&quot;Wenn ein Axon der Zelle A [...] Zelle B erregt und wiederholt und dauerhaft zur Erzeugung von Aktionspotentialen in Zelle B beiträgt, so resultiert dies in Wachstumsprozessen oder metabolischen Veränderungen in einer oder in beiden Zellen, die bewirken, dass die Effizienz von Zelle A in Bezug auf die Erzeugung eines Aktionspotentials in B größer wird.&quot;'' <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"> &lt;br&gt;</ins></div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Kurz gesagt: ''&quot;What fires together, wires together&quot;''. Diese Lernregel lässt sich auch als Formel ausdrücken: <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">&lt;br&gt;</del></div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Kurz gesagt: ''&quot;What fires together, wires together&quot;''. Diese Lernregel lässt sich auch als Formel ausdrücken:</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Unsupervised_Hebb.png|130px]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Unsupervised_Hebb.png|130px]]</div></td></tr> </table>

Reichert http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Unsupervised:_Hebb&diff=2678&oldid=prev 2018-08-26T12:05:43Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 26. August 2018, 14:05 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l6">Zeile 6:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 6:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Hebb'sches Lernen im Konkreten ==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Hebb'sches Lernen im Konkreten ==</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Eine der einfachsten Lernregeln stammt von Donald O. Hebb (1949): &quot;Wenn ein Axon der Zelle A [...] Zelle B erregt und wiederholt und dauerhaft zur Erzeugung von Aktionspotentialen in Zelle B beiträgt, so resultiert dies in Wachstumsprozessen oder metabolischen Veränderungen in einer oder in beiden Zellen, die bewirken, dass die Effizienz von Zelle A in Bezug auf die Erzeugung eines Aktionspotentials in B größer wird.&quot; Kurz gesagt: <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">„What </del>fires together, wires <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">together“</del>. Diese Lernregel lässt sich auch als Formel ausdrücken:</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Eine der einfachsten Lernregeln stammt von Donald O. Hebb (1949): <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">&lt;br&gt;</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">''</ins>&quot;Wenn ein Axon der Zelle A [...] Zelle B erregt und wiederholt und dauerhaft zur Erzeugung von Aktionspotentialen in Zelle B beiträgt, so resultiert dies in Wachstumsprozessen oder metabolischen Veränderungen in einer oder in beiden Zellen, die bewirken, dass die Effizienz von Zelle A in Bezug auf die Erzeugung eines Aktionspotentials in B größer wird.&quot;<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">'' </ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Kurz gesagt: <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">''&quot;What </ins>fires together, wires <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">together&quot;''</ins>. Diese Lernregel lässt sich auch als Formel ausdrücken: <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">&lt;br&gt;</ins></div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Unsupervised_Hebb.png|130px]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Unsupervised_Hebb.png|130px]]</div></td></tr> </table>

Reichert http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Unsupervised:_Hebb&diff=2677&oldid=prev 2018-08-26T12:04:12Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 26. August 2018, 14:04 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l10">Zeile 10:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 10:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Unsupervised_Hebb.png|130px]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Unsupervised_Hebb.png|130px]]</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Dabei steht w für „weight“, also die Verbindungsgewichte zwischen den Inputknoten x und dem Outputknoten y . Entsprechend ist ∆w die Veränderung dieser Verbindungsgewichte in einem Lerndurchgang. Diese Lernveränderung ist abhängig von einer (üblicherweise sehr kleinen) Lernrate λ, welche die Geschwindigkeit des Lernens bestimmt.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Dabei steht w für „weight“, also die Verbindungsgewichte zwischen den Inputknoten x und dem Outputknoten y . Entsprechend ist ∆w<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">&lt;sub&gt;xy&lt;/sub&gt; </ins>die Veränderung dieser Verbindungsgewichte in einem Lerndurchgang. Diese Lernveränderung ist abhängig von einer (üblicherweise sehr kleinen) Lernrate λ, welche die Geschwindigkeit des Lernens bestimmt.</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Ein anschauliches Beispiel für Hebb’sches Lernen ist das klassische Konditionieren. Die Glocke sowie das Essen werden jeweils durch einen Inputknoten repräsentiert und der Speichelfluss durch einen Outputknoten.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Ein anschauliches Beispiel für Hebb’sches Lernen ist das klassische Konditionieren. Die Glocke sowie das Essen werden jeweils durch einen Inputknoten repräsentiert und der Speichelfluss durch einen Outputknoten.</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> </table>

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