Zusammenfassung
Die Beschreibung natürlicher neuronaler Netze im vorangehenden Kapitel legt es nahe, Neuronen durch Schwellenwertelemente zu modellieren: Erhält ein Neuron genügend erregende Impulse, die nicht durch entsprechend starke hemmende Impulse ausgeglichen werden, so wird es aktiv und sendet ein Signal an andere Neuronen. Ein solches Modell wurde schon sehr früh von [McCulloch und Pitts 1943] genauer untersucht. Schwellenwertelemente nennt man daher auch McCulloch-Pitts-Neuronen. Ein anderer, oft für ein Schwellenwertelement gebrauchter Name ist Perzeptron, obwohl die von [Rosenblatt 1958, Rosenblatt 1962] so genannten Verarbeitungseinheiten eigentlich etwas komplexer sind als einfache Schwellenwertelemente.1
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© 2003 Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden
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Borgelt, C., Klawonn, F., Kruse, R., Nauck, D. (2003). Schwellenwertelemente. In: Neuro-Fuzzy-Systeme. Computational Intelligence. Vieweg+Teubner Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-80336-8_2
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-80336-8_2
Publisher Name: Vieweg+Teubner Verlag
Print ISBN: 978-3-528-25265-6
Online ISBN: 978-3-322-80336-8
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