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Die '''Lernmatrix''' ist ein besonderer Typ eines [[Künstliches neuronales Netz|künstlichen Neuronalen Netzes (KNN)]], der vom [[Informatik]]- und KNN-Pionier [[Karl Steinbuch]] um [[1960]] erfunden wurde.<ref name="lernmatrix">{{cite journal |first=Karl |last=Steinbuch |title=Die Lernmatrix |journal=Kybernetik, 1(1):36-45 |date=1961 |language=de}}</ref>

== Anwendung ==
Mit diesem technischen Modell für lernfähige Systeme lassen sich, ähnlich den bedingten [[Pawlowscher Reflex|Pawlowschen Reflexen]] bei [[Lebewesen]], komplexe Verknüpfungen zwischen gewissen Eigenschaftsmengen (z. B. [[Buchstabe]]n eines [[Alphabet]]s) und zugehörigen [[Bedeutung]]en herstellen.

Mit dieser grundlegenden Erfindung wurden letztlich die technische [[Texterkennung|Zeichenerkennung]], die Gestaltwahrnehmung, die [[Maschinelle Übersetzung|automatische Übersetzung]], die [[Decodierung]] von gestörten Nachrichten in der Funk- und [[Datenübertragung]] oder auch die heutige [[Kopierer|Kopier]]- und [[Fax]]<nowiki></nowiki>technik ermöglicht.

== Funktion ==
Die Lernmatrix besteht allgemein aus
* n „Eigenschaftsleitungen“ und
* m „Bedeutungsleitungen“.
Dabei ist jede Eigenschaftsleitung mit jeder Bedeutungsleitung verknüpft, ähnlich wie im [[Gehirn]] die [[Nervenzelle|Neuronen]] durch [[Synapsen]] verknüpft sind. (Dies kann auf verschiedene Weise realisiert werden – Steinbuch zufolge kann dies durchaus als reine [[Hardware]]<nowiki></nowiki>lösung geschehen, statt als [[Computerprogramm]]).

So lassen sich bedingte komplexe Verknüpfungen herstellen zwischen gewissen Eigenschaftsmengen (z. B. Buchstaben eines Alphabets oder Punkten in bestimmten Farben) und zugehörigen Bedeutungen (aus jenen Buchstaben gebildeten Wörter, oder Figuren aus jenen Punkten).

Eine Lernmatrix muss in jedem Fall „trainiert“ werden; hierzu werden an den entsprechenden Eigenschafts- und Bedeutungsleitungen Werte angegeben ([[Binärcode|binär]] oder [[reell]]); dann werden die Verbindungen zwischen allen Paaren aus Eigenschafts- und Bedeutungsleitungen verstärkt. (Für die Berechnung dieser Verstärkung wird auch die [[Hebb-Regel]] verwendet.) Wenn die Lernphase abgeschlossen ist, beginnt die „Kannphase“: Bei einer bestimmten Eingabe an den Eigenschaftsleitungen aktiviert die Lernmatrix die entsprechenden Bedeutungsleitungen.

Durch geeignete [[Verschaltung|Zusammenschaltung]] mehrerer Lernmatrizen kann man ein Schaltsystem aufbauen, das nach Absolvierung bestimmter Trainingsphasen schließlich in der Lage ist, zu einer eingegebenen Folge von Merkmalen automatisch die [[wahrscheinlich]]ste zugehörige Bedeutung zu ermitteln.<ref>[https://edoc.hu-berlin.de/e_rzm/15/biener-klaus-1997-12-01/PDF/17.pdf ''Karl Steinbuch – Informatiker der ersten Stunde''] bei edoc.hu-berlin.de, abgerufen am 1. März 2015.</ref>

== Literatur ==
* [[Karl Steinbuch]]: ''Automat und Mensch.'' 1. Aufl. Springer 1961.

== Weblinks ==
* A new theoretical framework for the Steinbuch's Lernmatrix, {{bibcode|2005SPIE.5916..233S}}
* Pattern recognition and classification using weightless neural networks (WNN) and Steinbuch Lernmatrix, {{bibcode|2005SPIE.5916..247A}}
* [http://www.gcn.com/print/17_29/32977-1.html DARPA project will study neural network processes]
* [http://groups.google.com/group/de.sci.informatik.ki/browse_thread/thread/86fb56b2875154db/e72e240277c0f92c Diskussion in der Newsgroup de.sci.informatik.ki]
* [https://www.itiv.kit.edu/downloads/HilbergUeberSteinbuch%5b1%5d.pdf Wolfgang Hilberg: "Karl Steinbuch, ein zu Unrecht vergessener Pionier der künstlichen neuronalen Systeme", Mitteilung aus dem Institut für Datentechnik der Technischen Hochschule Darmstadt, 1995, PDF-Datei (Größe ca. 4 MB)] abgerufen am 17. Juni 2017

== Einzelnachweise ==
<references />

[[Kategorie:Neuroinformatik]]

Lernmatrix - Versionsgeschichte

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