| Summary: | Die Beschäftigung mit den aus kleinen, einfachen Modellneuronen gebildeten Netzen zeigt auf faszinierende Weise, wie sich aus den geringen Fähigkeiten der einzelnen Neuronen durch Zusammenschalten neue Architekturen mit mächtigen Eigenschaften zur Lösung von schwierigen, komplexen Aufgaben ergeben. Dabei sind diese Netze nicht so sehr Modelle für "echte", sondern verwirklichen ein breites Spektrum an statistischen und approximativen Methoden für die "künstliche Intelligenz" mit dem Ansatz einer massiv parallellokalen, funktionsverteilten Rechnerarchitektur, die sich effizient in VLSI-Chips implementieren lößt. Das Buch gibt eine systematische Einführung in die Grundlagen der Neuroinformatik, beschreibt in einheitlicher Notation die wichtigsten neuronalen Modelle und gibt beispielhaft Anwendungen dazu. Auch die praktischen Fragen der Simulation dieser Modelle finden Beachtung. Das Buch ist im Rahmen des http://medoc.informatik.tu-muenchen.de/deutsch/medoc.html>MeDoc-Projektes in die elektronische Informatik-Bibliothek aufgenommen worden
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