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Komplexität neuronaler Lernprobleme

  • Kartonierter Einband
  • 165 Seiten
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Beschreibung

Wie kann lernendes Verhalten in neuronalen Netzen durch Algorithmen beschrieben werden? Dieses Buch betrachtet Lernen in neuronalen Strukturen aus der Sicht der Komplexitätstheorie. Es wird gezeigt, wie sich mit der Gewichtskomplexität die Schwierigkeit erfassen läßt, Beispielmengen neuronal zu repräsentieren. Mit Hilfe von Identifikationskriterien werden einfache Lernregeln auf die Zahl der Lernschritte untersucht. Eine Betrachtung der Feinstruktur von Lernproblemen führt zu neuen Erkenntnissen über die Komplexität des Lernens in neuronalen Architekturen.

Autorentext
Der Autor: Michael Schmitt studierte Informatik an der Universität Karlsruhe. Er war Stipendiat am Institut für Theoretische Hirnforschung der Universität Düsseldorf und Wissenschaftlicher Mitarbeiter der Abteilung Neuroinformatik der Universität Ulm. Die Promotion an der Fakultät für Informatik der Universität Ulm erfolgte im Jahre 1994. Er ist nun Universitätsassistent am Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung der Technischen Universität Graz.

Inhalt
Aus dem Inhalt: Gewichtskomplexität linear trennbarer Mengen - Einfache Lernregeln für das Lernen aus Fehlern - Konsistenzprobleme in neuronalen Architekturen.

Produktinformationen

Titel: Komplexität neuronaler Lernprobleme
Untertitel: Dissertationsschrift
Autor:
EAN: 9783631499061
ISBN: 978-3-631-49906-1
Format: Kartonierter Einband
Herausgeber: Lang, Peter GmbH
Genre: Allgemeines & Lexika
Anzahl Seiten: 165
Gewicht: 226g
Größe: H327mm x B151mm x T11mm
Jahr: 1996
Auflage: Neuausg.

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