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Neuronale Netze

Optimierung durch Lernen und Evolution

  • Heinrich Braun

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages I-XI
  2. Heinrich Braun
    Pages 1-3
  3. Heinrich Braun
    Pages 5-97
  4. Heinrich Braun
    Pages 99-165
  5. Heinrich Braun
    Pages 167-266
  6. Heinrich Braun
    Pages 267-269
  7. Heinrich Braun
    Pages 271-279

About this book

Introduction

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.

Keywords

Evolution Lernen Optimierung Wissen Wissensrepräsentation bestärkendes Lernen evolutionäre Algorithmen neuronale Netzwerke überwachtes Lernen

Authors and affiliations

  • Heinrich Braun
    • 1
  1. 1.KarlsruheGermany

Bibliographic information

  • DOI https://doi.org/10.1007/978-3-642-60743-1
  • Copyright Information Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1997
  • Publisher Name Springer, Berlin, Heidelberg
  • eBook Packages Springer Book Archive
  • Print ISBN 978-3-642-64535-8
  • Online ISBN 978-3-642-60743-1
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