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Neuronale Netze

  • Kartonierter Einband
  • 296 Seiten
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In diesem Buch findet der Leser effiziente Methoden zur Optimierung Neuronaler Netze. Insbesondere durch die ausführliche Behandlu... Weiterlesen
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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.

Inhalt

Einführung.- Neuronale Modelle von Expertenwissen: Einführung.- Implizite Wissenrepräsentation (Interpolation).- Explizite Wissensrepräsentation (Prototypen).- Semantische Netze - Optimierung durch Relaxation.- Neuronale Modelle für Strategielernen: Problemstellung.- Lernen nach Beispielen.- Lernen nach Zielvorgabe.- Reinforcement-Lernen.- Evolution Neuronaler Netze: Evolutionäre Algorithmen.- Grundkonzeption von ENZO.- ENZO für überwachtes Lernen.- ENZO für Reinforcement-Lernen.- ENZO für unscharfe Regler.- Lernen und Evolution auf einem Parallelrechner.

Produktinformationen

Titel: Neuronale Netze
Untertitel: Optimierung durch Lernen und Evolution
Autor:
EAN: 9783642645358
ISBN: 978-3-642-64535-8
Format: Kartonierter Einband
Herausgeber: Springer Berlin Heidelberg
Genre: Informatik
Anzahl Seiten: 296
Gewicht: 452g
Größe: H235mm x B155mm x T16mm
Jahr: 2011
Auflage: Softcover reprint of the original 1st ed. 1997