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Theorie der neuronalen Netze

Eine systematische Einführung

  • Textbook
  • © 1993

Overview

Authors:
  1. Raúl Rojas

    1. Fachbereich Mathematik Institut für Informatik, Freie Universität Berlin, Berlin, Germany

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

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Table of contents (18 chapters)

  1. Front Matter

    Pages i-xviii
    Download chapter PDF

  2. Einführung

    1. Front Matter

      Pages 1-1
      Download chapter PDF

    2. Das biologische Paradigma

      • Raúl Rojas
      Pages 3-26

  3. Vorwärtsgerichtete Netze

    1. Front Matter

      Pages 27-27
      Download chapter PDF

    2. Das Modell von McCulloch und Pitts

      • Raúl Rojas
      Pages 29-50

    3. Gewichtete Netze — Das Perzeptron

      • Raúl Rojas
      Pages 51-72

    4. Der Perzeptron-Lernalgorithmus

      • Raúl Rojas
      Pages 73-96

    5. Unüberwachtes Lernen

      • Raúl Rojas
      Pages 97-119

    6. Netze mit mehreren Schichten

      • Raúl Rojas
      Pages 121-148

    7. Der Backpropagation-Algorithmus

      • Raúl Rojas
      Pages 149-172

  4. Theoretische Analyse

    1. Front Matter

      Pages 173-173
      Download chapter PDF

    2. Backpropagation und statistische Regression

      • Raúl Rojas
      Pages 175-202

    3. Die Komplexität des Lernens

      • Raúl Rojas
      Pages 203-224

    4. Fuzzy-Logik und neuronale Netze

      • Raúl Rojas
      Pages 225-248

  5. Rekursive Netze

    1. Front Matter

      Pages 249-249
      Download chapter PDF

    2. Assoziativspeicher

      • Raúl Rojas
      Pages 251-276

    3. Das Hopfield-Modell

      • Raúl Rojas
      Pages 277-301

    4. Kombinatorische Optimierung und Parallelität

      • Raúl Rojas
      Pages 303-316

    5. Stochastische Netze

      • Raúl Rojas
      Pages 317-335

  6. Selbstorganisation und Neurohardware

    1. Front Matter

      Pages 337-337
      Download chapter PDF
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Keywords

About this book

Neuronale Netze sind ein Berechenbarkeitsparadigma, das in der Informatik zunehmende Beachtung findet. In diesem Buch werden theoretische Ansätze und Modelle, die in der Literatur verstreut sind, zu einer modellübergreifenden Theorie der künstlichen neuronalen Netze zusammengefügt. Mit ständigem Blick auf die Biologie wird - ausgehend von einfachsten Netzen - gezeigt, wie sich die Eigenschaften der Modelle verändern, wenn allgemeinere Berechnungselemente und Netztopologien eingeführt werden. Jedes Kapitel enthält Beispiele und ist ausführlich illustriert und durch bibliographische Anmerkungen abgerundet. Das Buch richtet sich an Leser, die sich einen Überblick verschaffen oder vorhandene Kenntnisse vertiefen wollen. Es ist als Grundlage für Neuroinformatikvorlesungen an deutschsprachigen Universitäten geeignet.

Authors and Affiliations

  • Fachbereich Mathematik Institut für Informatik, Freie Universität Berlin, Berlin, Germany

    Raúl Rojas

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