Konnektionismus bezeichnet einen theoretischen Ansatz in der Kognitionswissenschaft und künstlichen Intelligenz, der kognitive Prozesse durch Netzwerke einfacher, miteinander verbundener Einheiten modelliert.
Diese Netze, oft als künstliche neuronale Netze bezeichnet, sind durch gewichtete Kanten verbunden, deren Werte durch Lernalgorithmen wie Backpropagation angepasst werden.
Der Konnektionismus basiert auf der Annahme, dass Wissen nicht symbolisch kodiert ist, sondern in der Verteilung der Verbindungsstärken repräsentiert wird.
Er ermöglicht die Modellierung von Parallelverarbeitung, Mustererkennung und robustem Lernen trotz verrauschter Daten.
Definition:
Konnektionismus ist ein Ansatz, der kognitive Funktionen durch verteilte Repräsentationen in Netzwerken von einfachen, miteinander verbundenen Einheiten erklärt.
Quelle:
Rumelhart, D. E., McClelland, J. L. (1986). Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition. MIT Press.