ANN
Abbildung von Räumen

Neueinsteiger in den Bereichen der multivariaten Datenanalyse und der neuronalen Netzwerke nehmen oft an, ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) sei eine Art magische schwarze Box, in die man Daten eingibt und dann eine Lösung erhält. Obwohl diese Sichtweise gefährlich sein kann, ist doch ein Körnchen Wahrheit darin enthalten. Wir können ein ANN als eine abstrakte Maschine ansehen, die eine nicht lineare Projektion zwischen einem n-dimensionalen Eingangsdatenraum und einem p-dimensionalen Ausgangsraum entwirft. n ist normalerweise sehr viel größer als p; und p liegt oft im Bereich zwischen 1 und 3 (weil die menschliche Denkweise auf eine maximale Dimension von 3 oder 4 beschränkt ist).

Diese nicht lineare Projektion wird während des Lernprozesses des neuronalen Netzwerks entwickelt. Die Kunst ein neuronales Netzwerk zu trainieren, besteht darin, das Training so zu kontrollieren, dass die resultierende Projektion die zugrunde liegende Beziehung innerhalb der Daten repräsentiert und jede Anpassung an Rauschen oder an Fehler in den Daten vermieden wird.