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Theorie der neuronalen Netze Eine systematische Einführung

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 Bli...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Rojas, Raul
Format: eBook
Language:German
Published: Berlin, Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 1993, 1993
Edition:1st ed. 1993
Series:Springer-Lehrbuch
Subjects:
User Interfaces (computer Systems)
Computation By Abstract Devices
Pattern Recognition
Architecture, Computer
Computers
Processor Architectures
Artificial Intelligence
Computer System Implementation
Microprocessors
User Interfaces And Human Computer Interaction
Online Access:
Collection: Springer Book Archives -2004 - Collection details see MPG.ReNa
Table of Contents:
  • Einführung
  • 1 Das biologische Paradigma
  • I: Vorwärtsgerichtete Netze
  • 2 Das Modell von McCulloch und Pitts
  • 3 Gewichtete Netze — Das Perzeptron
  • 4 Der Perzeptron-Lernalgorithmus
  • 5 Unüberwachtes Lernen
  • 6 Netze mit mehreren Schichten
  • 7 Der Backpropagation-Algorithmus
  • II: Theoretische Analyse
  • 8 Backpropagation und statistische Regression
  • 9 Die Komplexität des Lernens
  • 10 Fuzzy-Logik und neuronale Netze
  • III: Rekursive Netze
  • 11 Assoziativspeicher
  • 12 Das Hopfield-Modell
  • 13 Kombinatorische Optimierung und Parallelität
  • 14 Stochastische Netze
  • IV: Selbstorganisation und Neurohardware
  • 15 Kohonens topologieerhaltende Abbildungen
  • 16 Hybride Modelle
  • 17 Genetische Algorithmen
  • 18 Hardware für neuronale Netze

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