Das Buch wendet sich an alle, die an neuronalen Netzen und ihren praktischen Anwendungen interessiert sind. Mit der auf Diskette beigefügten Praktikumssoftware können neuronale Netze am PC simuliert und auf ihren Nutzen für Anwendungen untersucht werden (eine Variante für UNIX-Workstations ist ebenfalls verfügbar).
In zehn Kapiteln werden alle wichtigen Spielarten neuronaler Netze behandelt. Ausgehend vom klassischen Perzeptron werden u.a. Backpropagation, Hopfield-Netze und Kohonens neuronale Karten vorgestellt. Jedes Kapitel enthält nach einer grundlegenden Einführung in das jeweils behandelte Modell Übungsaufgaben und Versuche, die mit der (für den Nachdruck 1997 aktualisierten) Software durchgeführt werden können. Musterlösungen für Aufgaben und Versuche runden die Kapitel ab.
Das Buch wendet sich an alle, die an praktischen Anwendungen neuronaler Netze interessiert sind. Es begleitet die Praktikumssoftware, mit der neuronale Netze am PC oder an einer UNIX-Workstation simuliert und auf ihren Nutzen für Anwendungen untersucht werden können. In zehn Kapiteln werden alle wichtigen Spielarten neuronaler Netze behandelt. Ausgehend vom klassischen Perzeptron werden u.a. Backpropagation, Hopfield-Netze und Kohonens neuronale Karten vorgestellt. Jedes Kapitel enthält nach einer Einführung in das jeweils behandelte Modell Übungsaufgaben und Versuche, die mit der beiliegenden Software durchgeführt werden können. Musterlösungen für Aufgaben und Versuche runden die Kapitel ab.
Klappentext
Inhalt
Einführung.- Das Perzeptron.- Assoziative Speicher.- Palm-Netze.- Klassifikatoren.- Backpropagation I.- Backpropagation II.- Das symmetrische Hopfield-Modell.- Asymmetrische Netze.- Stochastische Netze.- Optimieren mit neuronalen Netzen.- Interactive Activation and Competition.- Literatur.- Notationen.
In zehn Kapiteln werden alle wichtigen Spielarten neuronaler Netze behandelt. Ausgehend vom klassischen Perzeptron werden u.a. Backpropagation, Hopfield-Netze und Kohonens neuronale Karten vorgestellt. Jedes Kapitel enthält nach einer grundlegenden Einführung in das jeweils behandelte Modell Übungsaufgaben und Versuche, die mit der (für den Nachdruck 1997 aktualisierten) Software durchgeführt werden können. Musterlösungen für Aufgaben und Versuche runden die Kapitel ab.
Das Buch wendet sich an alle, die an praktischen Anwendungen neuronaler Netze interessiert sind. Es begleitet die Praktikumssoftware, mit der neuronale Netze am PC oder an einer UNIX-Workstation simuliert und auf ihren Nutzen für Anwendungen untersucht werden können. In zehn Kapiteln werden alle wichtigen Spielarten neuronaler Netze behandelt. Ausgehend vom klassischen Perzeptron werden u.a. Backpropagation, Hopfield-Netze und Kohonens neuronale Karten vorgestellt. Jedes Kapitel enthält nach einer Einführung in das jeweils behandelte Modell Übungsaufgaben und Versuche, die mit der beiliegenden Software durchgeführt werden können. Musterlösungen für Aufgaben und Versuche runden die Kapitel ab.
Klappentext
Wer an den praktischen Anwendungen neuronaler Netze interessiert ist, erhält mit diesem Buch-Software-Paket eine solide Basis für eigene Versuche an PC oder UNIX-Workstation.
Inhalt
Einführung.- Das Perzeptron.- Assoziative Speicher.- Palm-Netze.- Klassifikatoren.- Backpropagation I.- Backpropagation II.- Das symmetrische Hopfield-Modell.- Asymmetrische Netze.- Stochastische Netze.- Optimieren mit neuronalen Netzen.- Interactive Activation and Competition.- Literatur.- Notationen.
Titel
Praktikum Neuronale Netze
EAN
9783642610004
Format
E-Book (pdf)
Hersteller
Genre
Veröffentlichung
20.12.2013
Digitaler Kopierschutz
Wasserzeichen
Anzahl Seiten
242
Auflage
1996
Lesemotiv
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