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Ein wichtiger Anwendungsbereich ist die
Klassifizierung von Mustern.
Beispiele dazu sind etwa die Erkennung von
handgeschriebenen Zeichen oder die Zuordnung von Werkstücken auf einem
Fließband anhand von digitalisierten Videobildern.
Beispiel einer Muster-Klassifizierung
Eine gängige Architektur zur Muster-Klassifikation
ordnet jedem möglichen Muster-Typ einen Ausgabe-Knoten zu.
Im Idealfall erhielte man
maximales Signal für den dem anliegenden Muster entsprechenden Knoten,
minimales Signal für alle anderen.
Auch zur Regelung und Steuerung können neuronale Netze
eingesetzt werden.
Roboter-Steuerung oder etwa Bestimmung des optimalen Drucks
einer Walze auf ein Blech in einem Walzwerk.
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