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Praktikum Neuronale Netze

  • Textbook
  • © 1996

Overview

Authors:
  1. Heinrich Braun

    1. Institut für Logik, Komplexität und Deduktionssysteme, Universität Karlsruhe, Karlsruhe, Germany

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  2. Johannes Feulner

    1. Institut für Logik, Komplexität und Deduktionssysteme, Universität Karlsruhe, Karlsruhe, Germany

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  3. Rainer Malaka

    1. Institut für Logik, Komplexität und Deduktionssysteme, Universität Karlsruhe, Karlsruhe, Germany

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  • 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

Part of the book series: Springer-Lehrbuch (SLB)

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Table of contents (11 chapters)

  1. Front Matter

    Pages I-XI
    Download chapter PDF

  2. Einführung

    • Heinrich Braun, Johannes Feulner, Rainer Malaka
    Pages 1-6

  3. Das Perzeptron

    • Heinrich Braun, Johannes Feulner, Rainer Malaka
    Pages 7-24

  4. Assoziative Speicher - Palm-Netze

    • Heinrich Braun, Johannes Feulner, Rainer Malaka
    Pages 25-54

  5. Klassifikatoren

    • Heinrich Braun, Johannes Feulner, Rainer Malaka
    Pages 55-80

  6. Backpropagation I

    • Heinrich Braun, Johannes Feulner, Rainer Malaka
    Pages 81-101

  7. Backpropagation II

    • Heinrich Braun, Johannes Feulner, Rainer Malaka
    Pages 103-126

  8. Das symmetrische Hopfield-Modell

    • Heinrich Braun, Johannes Feulner, Rainer Malaka
    Pages 127-154

  9. Asymmetrische Netze

    • Heinrich Braun, Johannes Feulner, Rainer Malaka
    Pages 155-169

  10. Stochastische Netze

    • Heinrich Braun, Johannes Feulner, Rainer Malaka
    Pages 171-196

  11. Optimieren mit neuronalen Netzen

    • Heinrich Braun, Johannes Feulner, Rainer Malaka
    Pages 197-219

  12. Interactive Activation and Competition

    • Heinrich Braun, Johannes Feulner, Rainer Malaka
    Pages 221-237

  13. Back Matter

    Pages 239-243
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About this book

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.

Authors and Affiliations

  • Institut für Logik, Komplexität und Deduktionssysteme, Universität Karlsruhe, Karlsruhe, Germany

    Heinrich Braun, Johannes Feulner, Rainer Malaka

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