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Neuronale Netze Optimierung durch Lernen und Evolution

54,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

26.09.2011

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

279

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,7 cm

Gewicht

456 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1997

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-642-64535-8

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Taschenbuch

Erscheinungsdatum

26.09.2011

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

279

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,7 cm

Gewicht

456 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1997

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-642-64535-8

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • 1.Einführung.- 1.1 Überblick.- 1.2 Aufbau.- 2.Neuronale Modelle Von Expertenwissen.- 2.1 Einführung.- 2.1.1 Überblick (neuronale Modelle).- 2.1.2 Anmerkungen aus der Berechenbarkeitstheorie.- 2.1.3 Anmerkungen aus der Komplexitätstheorie.- 2.1.4 Komplexität des Lernproblems.- 2.2 Implizite Wissensrepräsentation (Interpolation).- 2.2.1 Überblick.- 2.2.2 Gradientenabstieg für das Multilayer Perceptron.- 2.2.3 Gradientenabstiegsmethoden mit Schrittweitensteuerung.- 2.2.4 Resilient Backpropagation (Rprop).- 2.2.5 Rprop auf dichten Lernmengen.- 2.2.6 Gradientenabstieg für quadratische Polynome.- 2.2.7 Lernverfahren für ENZO.- 2.3 Explizite Wissensrepräsentation (Prototypen).- 2.3.1 Überblick.- 2.3.2 Winner-takes-all-Modelle.- 2.3.3 Adaptive Resonanz-Theorie.- 2.3.4 Selbstorganisierende Karten (Kohonen-Netz).- 2.3.5 Auswahl neuronaler Experten durch Klassifikation.- 2.3.6 Radiale Basisfunktionen.- 2.3.7 Neuronale Modelle für unscharfe Logik.- 2.4 Semantische Netze - Optimierung durch Relaxation.- 2.4.1 Einführung.- 2.4.2 Modellierung eines Optimierungsproblems zu einer Datenbank…..- 2.4.3 Brain-State-in-a-Box-Modell - Gradientenabstieg.- 2.4.4 Hopfield-Netz - Hillclimbing.- 2.4.5 Boltzmann-Maschine - Simulated Annealing.- 2.4.6 Hopfield/Tank-Netz - Meanfield Annealing.- 2.4.7 Annealing der Optimierungsfunktion.- 2.4.8 Ein Beispiel - Interactive Activation and Competition.- 3.Neuronale Modelle Für Strategielernen.- 3.1 Problemstellung.- 3.2 Lernen nach Beispielen.- 3.3 Lernen nach Zielvorgabe.- 3.3.1 Direktes Ziel.- 3.3.2 Fernziel.- 3.4 Reinforcement-Lernen.- 3.4.1 Dynamisches Programmieren.- 3.4.2 Überwachtes Lernen mit absoluten Bewertungen.- 3.4.3 Überwachtes Lernen mit relativen Bewertungen.- 3.4.4 Komprimieren der Kodierung einer optimalen Strategie.- 3.4.5 Value Iteration.- 3.4.6 Real Time Dynamic Programming.- 3.4.7 Temporal Difference Learning.- 3.4.8 Q-Learning, ein Modell-freier Ansatz.- 3.4.9 Spezialfall: Zielorientiertes Lernen/Strategiespiele.- 3.4.10 Vergleichende Bewertung am Benchmark-Problem Mühle.- 4.Evolution Neuronaler Netze.- 4.1 Evolutionäre Algorithmen.- 4.1.1 Grundalgorithmus.- 4.1.2 Repräsentation - Kodierung der Individuen.- 4.1.3 Generierung von Nachkommen.- 4.1.4 Selektion.- 4.1.5 Mehrstufige Optimierung.- 4.1.6 Evolution der Evolutionsparameter.- 4.1.7 Historischer Rückblick.- 4.1.8 Vergleich zu anderen Optimierungsheuristiken.- 4.2 Grundkonzeption von ENZO.- 4.2.1 Aufgabenstellung.- 4.2.2 Grundkonzept.- 4.2.3 Historischer Rückblick über die Evolution neuronaler Netze.- 4.3 ENZO für Überwachtes Lernen.- 4.3.1 Generierung der Nachkommen.- 4.3.2 Lernen.- 4.3.3 Minimierung von Multilayer Perceptrons.- 4.3.4 Minimierung von RBF-Netzen.- 4.3.5 Andere Optimierungskriterien.- 4.4 ENZO für Reinforcement-Lernen.- 4.4.1 Wissenstransfer von den Eltern - Lamarckismus.- 4.4.2 Minimierung des neuronalen Bewerters.- 4.4.3 Strategiespiele: Reinforcement-Lernen im Turnier.- 4.5 ENZO für unscharfe Regler.- 4.6 Lernen und Evolution auf einem Parallelrechner.- 4.6.1 Überblick.- 4.6.2 Parallel Intelligent Neural Network Simulator Karlsruhe (PINK).- 4.6.3 Vergleich der Performanz von PINK.- Schlussbemerkung.- Literatur.