Kleines Handbuch Neuronale Netze [PDF ebook] 
Anwendungsorientiertes Wissen zum Lernen und Nachschlagen

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Das breite Angebot an deutschsprachigen Lehrbüchern macht es dem Einsteiger leicht, sich Grundkenntnisse über neuronale Netze anzueignen. Wer allerdings tiefer in dieses Gebiet einsteigen und beispielsweise die (meist englische) For­ schungsliteratur lesen möchte, wird mit einer Fülle von Modellen und Begriffen konfrontiert, die er, wenn überhaupt, nur mühsam in den Lehrbüchern oder in den Literaturverweisen findet. Das vorliegende Handbuch will hier eine Hilfestellung geben. Im Gegensatz zu einem Lehrbuch ist es nicht didaktisch, sondern systematisch aufgebaut. Daher sind Grundkenntnisse über neuronale Netze für das Verständnis des Buches äu­ ßerst nützlich, wenngleich es durchaus als Einführung dienen kann. Sein Haupt­ zweck ist jedoch der, dem Leser umfangreiche Nachschlagemöglichkeiten für deutsche und englische Begriffe sowie für die wichtigsten Netzmodelle zu geben. Bei der großen Zahl der bisher in der Literatur untersuchten Netztypen ist es nicht möglich, sämtliche Modelle aufzuführen. Statt dessen wurden nur wenige typische Modelle ausgewah It, aber bis in alle Einzelheiten beschrieben. Diese Angaben sollten Z.B. als Grundlage für Simulationsprogramme ausreichen. Das Handbuch beschränkt sich auf ein enges, aber grundlegendes und wichtiges Teilgebiet neuronaler Netze. Natürliche Nervennetze weisen, ebenso wie einige Netzmodelle, ein zeitkontinuierliches Verhalten auf. Dagegen arbeiten die mei­ sten Modelle mit einem Zeittakt; daher befaßt sich dieses Buch ausschließlich mit zeitdiskreten neuronalen Netzen. Auf statistische Methoden wird, obgleich sie in der Theorie eine bedeutende Rolle spielen, ebenfalls nicht eingegangen. Dem Verlag und insbesondere den Anregungen des Lektors, Herrn Dr. Reinald Klockenbusch, ist es zu verdanken, daß dieses Buch erscheinen konnte.
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Language German ● Format PDF ● ISBN 9783322915658 ● Publisher Vieweg+Teubner Verlag ● Published 2013 ● Downloadable 3 times ● Currency EUR ● ID 6310096 ● Copy protection Adobe DRM
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