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Temporale Fusion neuronaler Netze zur Klassifikation bioakustischer Zeitreihen

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Dr. Christian Dietrich

Das menschliche Gehirm funktioniert nicht wie ein digitaler Computer im herkömmlichen Sinne. So ist es auch nicht programmierbar, sondern lernt anhand von Beispielen. Bei diesem Prozess wird die neuronale Struktur durch äußere Reize verändert.
Daher kann der Mensch bestimmte Informationsverarbeitungsaufgaben wie Bilderkennung (Klassifikation von Personen und Buchstaben) Spracherkennung (Identifizierung eines Sprechers und die Erkennung kontinuierlich gesprochener Sprache) besser lösen als ein digitaler Computer. Es hat sich gezeigt, dass man mit herkömmlichen Computern trotz der hohen Rechenleistung kaum in der Lage ist, solche Probleme erfolgreich zu bearbeiten.
Es liegt also nahe für Probleme dieser Art die Funktionsweise der neuronalen Informationsverarbeitung genau zu untersuchen und auf einem Rechnar abzubilden. Die daraus resultierenden künstlich neuronalen Klassifikatoren eignen sich für viele technischen Anwendungen (technische Steuerungen, Spracherkennung, Klassifikation akustischer Signale, Schrifterkennung, Bilderkennung, ...).
Die Performanz solcher neuronalen Klassifikationssysteme kann durch die Verwendung mehrerer Klassifikatoren und deren Fusion deutlich verbessert werden. Statische Fusionsmethoden, bei denen die Klassifikatorausgaben durch statische Abbildung kombiniert werden, und adaptive Fusionsmethoden, bei denen die Fusionsabbildung in einer zusätzlichen Trainingsphase adaptiert wird, werden vorgestellt und diskutiert.
In einigen empirischen Studien hat sich gezeigt, dass gerade adaptive Fusionsverfahren, vor allem die sogenannten Decision Templates robuste und performante Methoden zur Kombination mehrerer Klassifikatoren darstellen.

Der Vortrag gibt einen Überblick über den grundlegenden Aufbau neuronaler Netze und behandelt die Thematik "Klassifikation akustischer Zeitreihen durch die Fusion neuronaler Klassifikatoren".

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