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Konnektionismus als Methode, Modellvorstellung, aber auch als Weltbild dringt immer mehr in die Domänen der AI (KI) und Kognitionsforschung vor. Obwohl es eine Reihe von Konferenzen gibt, die künstliche neuronale Netzwerke - die Basis des Konnektionismus - zum Inhalt haben, scheint dem Bereich der Intelligenzforschung und -modellierung mit Hilfe solcher Netzwerke vergleichsweise noch wenig Raum geboten zu werden. Die Konferenz, die vom 18. bis 21. September 1990 in Salzburg stattgefunden hat und deren Proceedings in diesem Band vorliegen, sollte diese Lücke schließen. Sie hat in Form von Vorträgen, Workshops und Panels Arbeiten zusammengebracht, die sich mit Anwendungen neuronaler Netzwerke auf Probleme der AI, mit grundlegenden Aspekten von massivem Parallelismus und Netzwerkverarbeitung in der AI sowie mit theoretischen Implikationen der Modelle auf die AI und die Kognitionsforschung im allgemeinen beschäftigen. Die vorliegenden Beiträge geben einen guten Einblick in den Stand der Forschung - besonders im deutschsprachigen Raum, aber auch darüber hinausgehend.
List of contents
Allgemeiner Teil.- Connectionist Representation for Natural Language: Old and New.- Kohärenz und Monitor in konnektionistischen Sprachproduktionsmodellen.- A Syllable-based Net-linguistic Approach to Lexical Access.- A Connectionist Parser for Context-free Phrase Structure Grammars.- Overcoming Limitations of Rule-based Systems: An Example of a Hybrid Deterministic Parser.- Why Distributed Representation is Inherently Non-Symbolic.- Connectionist Cognition.- On the Importance of Pictorial Representations for the Symbolic/Subsymbolic Distinction.- Struktur und Konzeptrelationen in verteilten Netzwerken.- Learning Sensory-Motor Coordination by Experimentation and Reinforcement Learning.- Wissenserwerb über dynamische Systeme: Befunde konnektionistischer Modellierung.- Verwendung von neuralen Netzwerken zur Klassifikation natürlicher Objekte am Beispiel der Baumerkennung aus Farb-Infrarot-Luftbildern.- A Connectionist Realization Applying Knowledge-Compilation and Auto-Segmentation in a Symbolic Assignment Problem.- Buchstabenerkennung unter Berücksichtigung von kontextueller Information.- Theorie und Anwendung strukturierter konnektionistischer Systeme.- Encoding and Decoding of Patterns which are Correlated in Space and Time.- ConSTrainer: A Generic Toolkit for Connectionist Dataset Selection.- Beschleunigtes Lernen durch adaptive Regelung der Lernrate bei back-propagation in feed-forward Netzen.- Workshop: Strukturierte Netzwerkmodelle.- On High-Level Inferencing and the Variable Binding Problem in Connectionist Networks.- Recruitment vs. Backpropagation Learning: An Empirical Study on Re-Learning in Connectionist Networks.- Some Remarks on Emotion, Cognition, and Connectionist Systems.- A Stochastic EM Learning Algorithm for Structured Probabilistic NeuralNetworks.- Eine Entwicklungsmethodik für strukturierte konnektionistische Systeme.- Workshop: Konnektionismus und Sprachverarbeitung.- Connectionism and Language Processing.- Connectionism for Cognitive Linguistics.- A Radical View on Connectionist Language Modeling.- Word Recognition as a First Step Towards Natural Language Processing with Artificial Neural Networks.- Implementing Soft Preferences for Structural Disambiguation.- Workshop: Massiver Parallelismus und Kognition.- Adaptive Look-Ahead Planning.
Summary
Konnektionismus als Methode, Modellvorstellung, aber auch als Weltbild dringt immer mehr in die Domänen der AI (KI) und Kognitionsforschung vor. Obwohl es eine Reihe von Konferenzen gibt, die künstliche neuronale Netzwerke - die Basis des Konnektionismus - zum Inhalt haben, scheint dem Bereich der Intelligenzforschung und -modellierung mit Hilfe solcher Netzwerke vergleichsweise noch wenig Raum geboten zu werden. Die Konferenz, die vom 18. bis 21. September 1990 in Salzburg stattgefunden hat und deren Proceedings in diesem Band vorliegen, sollte diese Lücke schließen. Sie hat in Form von Vorträgen, Workshops und Panels Arbeiten zusammengebracht, die sich mit Anwendungen neuronaler Netzwerke auf Probleme der AI, mit grundlegenden Aspekten von massivem Parallelismus und Netzwerkverarbeitung in der AI sowie mit theoretischen Implikationen der Modelle auf die AI und die Kognitionsforschung im allgemeinen beschäftigen. Die vorliegenden Beiträge geben einen guten Einblick in den Stand der Forschung - besonders im deutschsprachigen Raum, aber auch darüber hinausgehend.
