Neuronale Netze

Optimierung durch Lernen und Evolution

Autoren: Braun, Heinrich

Vorschau
  • Der Autor behandelt erstmals in einem Lehrbuch das Reinforcement Learning und die Evolutive Optimierung.
  • Das Buch führt in die Optimierung Neuronaler Netze durch Lernen und Evolution anhand gebräuchlicher Modelle ein.
  • Der Leser kann die beschriebenen Verfahren effizient nutzen.
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Über dieses Lehrbuch

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.

Inhaltsverzeichnis (6 Kapitel)

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Bibliografische Information

Bibliographic Information
Buchtitel
Neuronale Netze
Buchuntertitel
Optimierung durch Lernen und Evolution
Autoren
Copyright
1997
Verlag
Springer-Verlag Berlin Heidelberg
Copyright Inhaber
Springer-Verlag Berlin Heidelberg
eBook ISBN
978-3-642-60743-1
DOI
10.1007/978-3-642-60743-1
Softcover ISBN
978-3-642-64535-8
Auflage
1
Seitenzahl
XI, 279
Themen