UID:
almahu_9948192116002882
Umfang:
XI, 242 S.
,
online resource.
Ausgabe:
1st ed. 1996.
ISBN:
9783642610004
Serie:
Springer-Lehrbuch,
Inhalt:
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.
Anmerkung:
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:
Springer eBooks
Weitere Ausg.:
Printed edition: ISBN 9783540600305
Sprache:
Deutsch
DOI:
10.1007/978-3-642-61000-4
URL:
https://doi.org/10.1007/978-3-642-61000-4
