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Praktikum Neuronale Netze: Springer-Lehrbuch

Autor Heinrich Braun, Johannes Feulner, Rainer Malaka
de Limba Germană Mixed media product – 3 apr 1996
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.
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Specificații

ISBN-13: 9783540600305
ISBN-10: 3540600302
Pagini: 260
Ilustrații: XI, 242 S. Mit Diskette.
Dimensiuni: 155 x 235 x 14 mm
Greutate: 0.37 kg
Ediția:1. Aufl. 1996. Korr. Nachdruck
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
Seria Springer-Lehrbuch

Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany

Public țintă

Professional/practitioner

Cuprins

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.

Textul de pe ultima copertă

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.

Caracteristici

Theoretische Einführung in die gebräuchlichsten neuronalen Netzmodelle Enthält komfortables Programmpaket (lauffähig auf PC und Unix-Workstation), mit dem die Modelle in praxisnahen und realistischen Versuchen ohne eigene Implementierungsarbeit im Detail getestet werden können Korrigierter Nachdruck mit aktualisierter Software