Elman-Netzwerke Wintersemester 2004/05 Seminar Kindlicher Spracherwerb C. Friedrich & R....

Elman-Netzwerke

Wintersemester 2004/05

Seminar Kindlicher Spracherwerb

C. Friedrich & R. Assadollahi

vorgestellt von

Christian Scharinger & Guido Heinecke

...bisher kennengelernt

• Supervised learning durch backpropagation• Implementierung eines Langzeitgedächtnisses• Problem: Verarbeitung von Phänomenen, die eine zeitlichen Charakter haben (bei denen der unmittelbare Kontext eine Rolle spielt)

Das Problem mit der Zeit

Bei vielen kognitiven Prozessen spielt der Faktor Zeit eine wesentliche Rolle. Beispiel: Sprache – kontinuierliches sich über die Zeit veränderndes Schallsignal Extraktion diskreter Segmente? Lernen der Einheit Wort? Lernen grammatikalischer Kategorien? Richtiger Satzbau? usw.

Das Problem mit der Zeit

Zeit kann in feed-forward-Netzen nur explizit über die Eingabe vermittelt werden Unbefriedigend, da:

Input muss zwischengespeichert werden, um dem Netz „in einem Rutsch“ präsentiert (und von diesem parallel verarbeitet) werden zu können

Problem der Abgrenzung (Wo beginnt/endet mein Input) Inputs unterschiedlicher Länge (d.h. verschiedener zeitlicher

Ausdehnung) vgl. Sätze Vektoren [011100000] & [000111000] gleiches Muster,

zeitlich verschoben oder unterschiedliche Vektoren?

Kurz: in vielen Fällen wäre eine „implizite“ Darstellung von Zeit durch ein „Kurzzeitgedächtnis“ wünschenswert

Das Problem mit der Zeit - Lösung

Rekurrente Netzwerke „Sonderfall“: einfache rekurrente Netzwerke (Elman-Netze)

Elman-Netzwerke

Partially recurrent networks Status der hidden units zum Zeitpunkt t wird unverändert in den context

units gespeichert Zum Zeitpunkt t+1 des folgenden Inputs wirkt der Status der context units

zusätzlich auf die hidden units ein Implizite Darstellung von Zeit durch die Auswirkungen auf die Verarbeitung

des Inputs „Kurzzeitgedächtnis“

Elman-Netzwerke: Self-supervised learning

Elman-Netzwerke lernen durch Autoassoziation Dem Netz wird eine Folge von Inputs gegeben & dabei die Aufgabe gestellt, den nächstfolgenden Input korrekt vorherzusagen nach vielen Trainingsdurchgänge mit vielen Trainingsdaten „lernt“ das Netz bestimmte Regularitäten im Input zu erkennen bzw. abstrakte Kategorien zu bildenFehlerrate & Aktivität der hidden unit als Nachweis des Lernerfolges

Leistungsfähigkeit von Elman-Netzwerken (1)

Das XOR-Problem in temporaler Variante

Erkennen komplexer Regularitäten im Intput Dem Netz wird eine Sequenz von Buchstaben präsentiert Die Reihenfolge der Konsonanten darin ist zufällig; die Vokale durch die Konsonanten bedingt Ersetzungsregeln: b => ba; d => dii; g => guu Buchstaben werden dem Netz als 6-Bit Vektoren präsentiert Aufgabe: Vorhersage des nächstfolgenden Buchstabens

Leistungsfähigkeit von Elman-Netzwerken (2)

Leistungsfähigkeit von Elman-Netzwerken (2)

Leistungsfähigkeit von Elman-Netzwerken (2)

Leistungsfähigkeit von Elman-Netzwerken (3)

Erkennen von Wortgrenzen Lernen des Konzeptes „Wort“

aus einem Lexikon mit 15 Wörtern wurden 200 Sätze generiert

Die Buchstaben dieser Sätze wurden dem Netz (als 5-BitVektor codiert) in unmittelbarer Abfolge in mehreren Durchgängen präsentiert

Leistungsfähigkeit von Elman-Netzwerken

Leistungsfähigkeit von Elman-Netzwerken (3)

Lexikalische Klassen

Lexikalische Klassen

Lexikalische Klassen