Theorie der neuronalen Netze
Eine systematische Einführung
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Beschreibung
Neuronale Netze sind ein Berechenbarkeitsparadigma, das in der Informatik zunehmende Beachtung findet. In diesem Buch werden theoretische Ansätze und Modelle, die in der Literatur verstreut sind, zu einer modellübergreifenden Theorie der künstlichen neuronalen Netze zusammengefügt. Mit ständigem Blick auf die Biologie wird - ausgehend von einfachsten Netzen - gezeigt, wie sich die Eigenschaften der Modelle verändern, wenn allgemeinere Berechnungselemente und Netztopologien eingeführt werden. Jedes Kapitel enthält Beispiele und ist ausführlich illustriert und durch bibliographische Anmerkungen abgerundet. Das Buch richtet sich an Leser, die sich einen Überblick verschaffen oder vorhandene Kenntnisse vertiefen wollen. Es ist als Grundlage für Neuroinformatikvorlesungen an deutschsprachigen Universitäten geeignet.
Autor*in
Raul Rojas
Themen in »Theorie der neuronalen Netze«
Anwendungen der künstlichen neuronalen Netze Backpropagation Evolution Evolutionsstrategien Fuzzy-Methoden Klassifizierung Künstliche neuronale Netze Lernalgorithmen Lernen Mustererkennung Rechnerarchitektur Selbstorganisation endliche Automaten genetische Algorithmen unscharfe Daten