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We present a framework for the self-organized formation of high level learning by a statistical preprocessing of features. The paper focuses first on the formation of the features in the context of layers of feature processing units as a kind of resource-restricted associative multiresolution learning We clame that such an architecture must reach maturity by basic statistical proportions, optimizing the information processing capabilities of each layer. The final symbolic output is learned by pure association of features of different levels and kind of sensorial input. Finally, we also show that common error-correction learning for motor skills can be accomplished also by non-specific associative learning. Keywords: feedforward network layers, maximal information gain, restricted Hebbian learning, cellular neural nets, evolutionary associative learning
After a short introduction into traditional image transform coding, multirate systems and multiscale signal coding the paper focuses on the subject of image encoding by a neural network. Taking also noise into account a network model is proposed which not only learns the optimal localized basis functions for the transform but also learns to implement a whitening filter by multi-resolution encoding. A simulation showing the multi-resolution capabilitys concludes the contribution.
We call a vector x/spl isin/R/sup n/ highly regular if it satisfies =0 for some short, non-zero integer vector m where <...> is the inner product. We present an algorithm which given x/spl isin/R/sup n/ and /spl alpha//spl isin/N finds a highly regular nearby point x' and a short integer relation m for x'. The nearby point x' is 'good' in the sense that no short relation m~ of length less than /spl alpha//2 exists for points x~ within half the x'-distance from x. The integer relation m for x' is for random x up to an average factor 2/sup /spl alpha//2/ a shortest integer relation for x'. Our algorithm uses, for arbitrary real input x, at most O(n/sup 4/(n+log A)) many arithmetical operations on real numbers. If a is rational the algorithm operates on integers having at most O(n/sup 5/+n/sup 3/(log /spl alpha/)/sup 2/+log(/spl par/qx/spl par//sup 2/)) many bits where q is the common denominator for x.
We introduce algorithms for lattice basis reduction that are improvements of the famous L3-algorithm. If a random L3-reduced lattice basis b1,b2,...,bn is given such that the vector of reduced Gram-Schmidt coefficients ({µi,j} 1<= j< i<= n) is uniformly distributed in [0,1)n(n-1)/2, then the pruned enumeration finds with positive probability a shortest lattice vector. We demonstrate the power of these algorithms by solving random subset sum problems of arbitrary density with 74 and 82 many weights, by breaking the Chor-Rivest cryptoscheme in dimensions 103 and 151 and by breaking Damgard's hash function.
Die Anfänge der Gittertheorie reichen in das letzte Jahrhundert, wobei die wohl bekanntesten Ergebnisse auf Gauß, Hermite und Minkowski zurückgehen. Die Arbeiten sind jedoch zumeist in der Schreibweise der quadratischen Formen verfaßt, erst in den letzten Jahrzehnten hat sich die von uns verwendete Gitterschreibweise durchgesetzt. Diese ist zum einen geometrisch anschaulicher, zum anderen wurden in den letzten Jahren für diese Schreibweise effiziente Algorithmen entwickelt, so daß Probleme der Gittertheorie mittels Computer gelöst werden können. Ein wichtiges Problem ist, in einem Gitter einen kürzesten nicht verschwindenden Vektor zu bestimmen. Den Grundstein für diese algorithmische Entwicklung legten A.K. Lenstra, H.W. Lenstra Jr. und L. Lovasz mit ihrer Arbeit. In dieser führten sie einen Reduktionsbegriff ein, der durch einen Polynomialzeitalgorithmus erreicht werden kann. Ein weiterer Reduktionsbegriff, die Blockreduktion, geht auf Schnorr zurück. Euchner hat im Rahmen seiner Diplomarbeit effiziente Algorithmen für diese beiden Reduktionsbegriffe auf Workstations implementiert und auch in Dimensionen > 100 erfolgreich getestet. Die Verbesserungen von Schnittechniken des in der Blockreduktion verwendeten Aufzählungsverfahrens und die Einführung einer geschnittenen Aufzählung über die gesamte Gitterbasis hat Hörner in seiner Diplomarbeit beschrieben. Ziel der folgenden Arbeit war es nun, diese bereits auf sequentiellen Computern implementierten Algorithmen zu modifizieren, um auf parallelen Rechnern, speziell Vektorrechnern, einen möglichst hohen Geschwindigkeitsgewinn zu erzielen. Wie in den seriellen Algorithmen werden die Basisvektoren stets in exakter Darstellung mitgeführt, so daß das Endergebnis einer Berechnung nicht durch Rundungsfehler verfälscht wird.
Im Jahr 1993 schlug A. Shamir Protokolle zur Erstellung digitaler Unterschriften vor, die auf rationalen Funktionen kleinen Grades beruhen. D. Coppersmith, J. Stern und S. Vaudenay präsentierten die ersten Angriffe auf die Verfahren. Diese Angriffe können den geheimen Schlüssel nicht ermitteln. Für eine der von Shamir vorgeschlagenen Varianten zeigen wir, wie der geheime Schlüssel ermittelt werden kann. Das zweite Signaturschema von Shamir hängt von der Wahl einer algebraischen Basis ab. Eine besondere Bedeutung haben Basen, deren Elemente polynomiale Terme vom Grad 2 sind. Wir analysieren die Struktur der algebraischen Basen. Für den hervorgehobenen Spezialfall kann eine vollständige Klassifikation durchgeführt werden.