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.
Aktualisiert: 2023-05-19
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Dieses Buch beschreibt die aktuellen Einsatzmöglichkeiten neuronaler Netze für technische Anwendungen. Neben einer Kurzeinführung in das grundlegende Verständnis neuronaler Netze bietet es eine Übersicht über Anwendungen aus unterschiedlichen Gebieten, bei denen mit neuronalen Netzen bessere Ergebnisse erzielt wurden als mit herkömmlichen Verfahren. Im einzelnen wird der schrittweise Aufbau eines komplexen Systems mit Hilfe neuronaler Netze gezeigt. Für einen tieferen Einstieg in diese erfolgversprechende Technologie und zur Unterstützung der Entwicklungsarbeit werden ausführliche Hinweise auf weiterführende Literatur und auf Werkzeuge gegeben.Das Buch wendet sich sowohl an Anwender in der Industrie als auch an praxisorientierte Forscher und Studenten.
Aktualisiert: 2022-02-27
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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.
Aktualisiert: 2023-04-02
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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.
Aktualisiert: 2022-05-26
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Aktualisiert: 2023-03-14
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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.
Aktualisiert: 2023-04-04
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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.
Aktualisiert: 2023-04-04
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