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Human performance in visual perception by far exceeds the performance of contemporary computer vision systems. While humans are able to perceive their environment almost instantly and reliably under a wide range of conditions, computer vision systems work well only under controlled conditions in limited domains.

This book sets out to reproduce the robustness and speed of human perception by proposing a hierarchical neural network architecture for iterative image interpretation. The proposed architecture can be trained using unsupervised and supervised learning techniques.

Metaphern stellen sprachlich einen wesentlichen Bestandteil religioser Rede und Literatur dar und sind kulturell ein entscheidender Indikator fur das Selbst- und Weltverstandnis der sie gebrauchenden Trager- und Adressatenkreise. In Metaphern spiegeln sich Gottes-, Menschen- und Weltbilder. Gleichzeitig pragen Metaphern mittels ihrer je eigenen Kontexte, die sie bei der Ubertragung einbringen, die Rede von Gott und vom Menschen, sie zwingen ihre Adressaten aufgrund ihrer Bildhaftigkeit und ihrer symbolimmanenten Mehrdeutigkeit zu interpretatorischer Mitarbeit, sie verandern die...