Heinrich Braun: Neuronale Netze | Taschenbuch

Cover: 9783642645358 | Neuronale Netze | Optimierung durch Lernen und Evolution | Braun | xi

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Sprache: Deutsch

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Beschreibung

In diesem Buch findet der Leser effiziente Methoden zur Optimierung Neuronaler Netze. Insbesondere durch die ausführliche Behandlung des Reinforcement Learning und der Evolutiven Optimierung geht es über den Inhalt der bisherigen Lehrbücher zum Thema Neuronale Netze hinaus. Die Optimierung neuronaler Modelle wird in folgende Faktoren aufgeteilt: Neuronale Modelle, Lernprobleme, Optimierungsverfahren und Hardwareimplementierung. Dadurch erhält der Leser die Möglichkeit, in seiner eigenen Anwendung die Bausteine seinen Zielen entsprechend zu kombinieren: Neuronales Modell vs. Neuro-Fuzzy-Modell, Supervised Learning vs. Reinforcement Learning, Gradientenabstieg vs. Evolution, sequentiell vs. parallel.

Zusammenfassung

Inhaltsverzeichnis

1.Einführung.- 1.1 Überblick.- 1.2 Aufbau.- 2.Neuronale Modelle Von Expertenwissen.- 2.1 Einführung.- 2.2 Implizite Wissensrepräsentation (Interpolation).- 2.3 Explizite Wissensrepräsentation (Prototypen).- 2.4 Semantische Netze - Optimierung durch Relaxation.- 3.Neuronale Modelle Für Strategielernen.- 3.1 Problemstellung.- 3.2 Lernen nach Beispielen.- 3.3 Lernen nach Zielvorgabe.- 3.4 Reinforcement-Lernen.- 4.Evolution Neuronaler Netze.- 4.1 Evolutionäre Algorithmen.- 4.2 Grundkonzeption von ENZO.- 4.3 ENZO für Überwachtes Lernen.- 4.4 ENZO für Reinforcement-Lernen.- 4.5 ENZO für unscharfe Regler.- 4.6 Lernen und Evolution auf einem Parallelrechner.- Schlussbemerkung.- Literatur.

Erscheinungsjahr:	2011
Genre:	Informatik
Rubrik:	Naturwissenschaften & Technik
Medium:	Taschenbuch
Inhalt:	xi 279 S.
ISBN-13:	9783642645358
ISBN-10:	3642645356
Sprache:	Deutsch
Ausstattung / Beilage:	Paperback
Einband:	Kartoniert / Broschiert
Autor:	Braun, Heinrich
Auflage:	Softcover reprint of the original 1st ed. 1997
Hersteller:	Springer-Verlag GmbH Springer Berlin Heidelberg
Maße:	235 x 155 x 17 mm
Von/Mit:	Heinrich Braun
Erscheinungsdatum:	26.09.2011
Gewicht:	0,452 kg

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