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Netzwerke: Ein Netz ist ein System von verbundenen Komponenten, die untereinander kommunizieren und sich gegenseitig beeinflussen. Netzwerke finden sich sowohl in natürlichen als auch in künstlichen Systemen. Z. B. das Nervensystem oder das Internet. Siehe auch Neuronale Netze, Künstliche neuronale Netze, Konnektionismus.

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Anmerkung: Die obigen Begriffscharakterisierungen verstehen sich weder als Definitionen noch als erschöpfende Problemdarstellungen. Sie sollen lediglich den Zugang zu den unten angefügten Quellen erleichtern. - Lexikon der Argumente.

 
Autor Begriff Zusammenfassung/Zitate Quellen

Yuichi Shoda über Netzwerke – Lexikon der Argumente

Corr I 481
Netzwerke/Shoda/Smith: Eine bemerkenswerte Eigenschaft dynamischer Netzwerke ist das Aufkommen ausgeprägter Aktivierungsmuster, in die sich das Netzwerk im Laufe der Zeit einfügt (Hopfield 1982)(1). Diese stabilen Muster, die als Attraktorzustände bezeichnet werden, sind analog zu den Formen, in die Strohhüte einrasten können. Diese Formen stellen "stabile" Zustände dar, weil der Hut eine dieser Formen annimmt und in ihr bleibt, wenn er nach einer Verzerrung losgelassen wird. Da sich die Komponenten des Strohhutes gegenseitig stützen, neigt der Hut dazu, in dieser Form zu bleiben (Shoda und Smith 2004)(2).
Wie ursprünglich von Hebb (1949)(3) vorgeschlagen, besteht ein grundlegender neuronaler Netzwerkmechanismus des Lernens darin, dass die gleichzeitige Aktivierung von zwei Einheiten in einem Netzwerk die Verbindung zwischen ihnen stärkt. Dieses Prinzip wurde in einer Vielzahl von Modellen neuronaler Netze verwendet und spielt eine wichtige Rolle in den kognitiven Neurowissenschaften (z.B. Rumelhart und McClelland 1986)(4).
Angewandt auf das CAPS-System (Kognitiv-Affektives Verarbeitungssystem, >Kontrollprozesse/Shoda/Smith), legt es nahe, dass CAPS-Elemente, die gleichzeitig aktiviert werden, beginnen können, stärkere Assoziationen miteinander zu bilden, die schließlich zu einem Knotenpunkt-Cluster von sich gegenseitig aktivierenden Gedanken werden. Sobald eine Komponente dieses Gedankenclusters aktiviert wird, kann sie wiederum andere so aktivieren, dass es sehr schwierig wird, aus dem Zyklus der gegenseitigen Aktivierung zwischen den Komponentenerkennungen auszubrechen, die den Attraktorzustand bilden. Auf diese Weise kann die chronische Zugänglichkeit der Netzwerkverbindungen mit der Zeit zunehmen.

1. Hopfield, J. J. 1982. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities, Proceedings of the National Academy of Sciences 79:2554–8
2. Shoda, Y. and Smith, R. E. 2004. Conceptualizing personality as a cognitive-affective processing system: a framework for models of maladaptive behaviour patterns and change, Behaviour Therapy 35: 147–65
3. Hebb, D. O. 1949. The organization of behavior. New York: Wiley
4. Rumelhart, D.E. and McClelland, J.L. 1986.Parallel distributed processing: explorations in the microstructure of cognition, vols. I and II. Cambridge, MA: MIT Press

Ronald E. Smith and Yuichi Shoda, “Personality as a cognitive-affective processing system“, in: Corr, Ph. J. & Matthews, G. (eds.) 2009. The Cambridge Handbook of Personality Psychology. New York: Cambridge University Press


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Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der Argumente
Der Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente.
Shoda, Yuichi

Corr I
Philip J. Corr
Gerald Matthews
The Cambridge Handbook of Personality Psychology New York 2009

Corr II
Philip J. Corr (Ed.)
Personality and Individual Differences - Revisiting the classical studies Singapore, Washington DC, Melbourne 2018

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