Neuronale Netze: Optimierung durch Lernen und Evolution
Author:   Heinrich Braun
Publisher:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
Edition:   Softcover reprint of the original 1st ed. 1997
ISBN:  

9783642645358


Pages:   279
Publication Date:   26 September 2011
Format:   Paperback
Availability:   Manufactured on demand   Availability explained
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Neuronale Netze: Optimierung durch Lernen und Evolution


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Overview

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.

Full Product Details

Author:   Heinrich Braun
Publisher:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
Imprint:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K
Edition:   Softcover reprint of the original 1st ed. 1997
Dimensions:   Width: 15.50cm , Height: 1.60cm , Length: 23.50cm
Weight:   0.456kg
ISBN:  

9783642645358


ISBN 10:   3642645356
Pages:   279
Publication Date:   26 September 2011
Audience:   Professional and scholarly ,  Professional & Vocational
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
Availability:   Manufactured on demand   Availability explained
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Language:   German

Table of Contents

1.Einführung.- 1.1 Überblick.- 1.2 Aufbau.- 2.Neuronale Modelle Von Expertenwissen.- 2.1 Einführung.- 2.2 Implizite Wissensrepräsentation (Interpolation).- 2.3 Explizite Wissensrepräsentation (Prototypen).- 2.4 Semantische Netze - Optimierung durch Relaxation.- 3.Neuronale Modelle Für Strategielernen.- 3.1 Problemstellung.- 3.2 Lernen nach Beispielen.- 3.3 Lernen nach Zielvorgabe.- 3.4 Reinforcement-Lernen.- 4.Evolution Neuronaler Netze.- 4.1 Evolutionäre Algorithmen.- 4.2 Grundkonzeption von ENZO.- 4.3 ENZO für Überwachtes Lernen.- 4.4 ENZO für Reinforcement-Lernen.- 4.5 ENZO für unscharfe Regler.- 4.6 Lernen und Evolution auf einem Parallelrechner.- Schlussbemerkung.- Literatur.

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