
Neuronale Netze
Optimierung durch Lernen und Evolution
Heinrich Braun(Author)
Springer (Publisher)
Published on 26. September 2011
Book
Paperback/Softback
XI, 279 pages
978-3-642-64535-8 (ISBN)
Description
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.
More details
Edition
Softcover reprint of the original 1st ed. 1997
Language
German
Place of publication
Berlin
Germany
Publishing group
Springer Berlin
Target group
Professional and scholarly
Research
Illustrations
XI, 279 S.
Dimensions
Height: 235 mm
Width: 155 mm
Thickness: 17 mm
Weight
452 gr
ISBN-13
978-3-642-64535-8 (9783642645358)
DOI
10.1007/978-3-642-60743-1
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03/2013
Springer
€42.99
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Book
07/1997
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Content
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.