🚀 go-pugleaf

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                                                      K        K  I
F O R S C H U N G S K O L L O Q U I U M               KK     KK   II
                                                      KKK  KKK    III
im Sommersemester 96                                  KKK KKK     III
                                                      KKKKKK      III
                                                      KKK  KKK    III
                                                      KKK   KKK   III
                                                      KK      KK   II
                                                      K         K   I
Dienstag, den 30.4.1996 
16.00 - 18.00 Uhr
Raum  FR 0041
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		   Ergebnisse des studentischen Projekts
		Moderne Methoden des Maschinellen Lernens I
				im WS 95/96



		  Klassifizierungslernen auf Graphobjekten

	       Ralf Herbrich, Michael Schulz und Lars Timmann


Wir beschreiben ein Verfahren zum Klassifizierunglernen an
Objekten in Graphnotation. Hauptaufgabe dabei ist das Finden des
groessten isomorphen Untergraphen zweier Objektgraphen. Aus diesem
Grunde soll ein approximatives Verfahren beschrieben
werden, bei dem mit Hilfe von Neuronalen Netzen,  (speziellen
Hopfieldnetzen), das Finden von isomorphen Untergraphen zweier 
Graphen vorgenommen werden kann. Das Problem des groessten isomorphen
Untergraphen ist im allgemeinen NP-vollstaendig. Deshalb wird der Nachteil
aufgezeigt, dass die gefundenen Untergraphen eventuell nicht optimal sind;
Loesungsansaetze werden teilweise aufgezeigt. Als Anwendung dieser Methode 
ist ein Klassifizierer fuer mutagen wirkende chemische Verbindungen 
aus einer Lernmenge von rund 180 klassifizierten Verbindungen entwickelt
worden.


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TU Berlin
FG Methoden der K�nstlichen Intelligenz (KI)
Franklinstr. 28/29, FR 5-8
D-10587 Berlin

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Peter Geibel <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< Franklinstr. 28/29, D-10587 Berlin
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