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Physik lernender Netzwerke

  • Conference paper
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Part of the book series: Informatik-Fachberichte ((INFORMATIK,volume 306))

Zusammenfassung

Seit etwa 6 Jahren beschäftigen sich weltweit theoretische Physiker mit der Theorie neuronaler Netzwerke. Es geht dabei um die Erforschung der kooperativen Informationsverarbeitung, also um die Frage, ob und wie ein großes Netzwerk von einfachen Einzelteilen und mit einfachen Mechanismen Informationen verarbeiten kann. Es wird untersucht, mit welchen Gesetzmäßigkeiten unendlich große Systeme fehlertolerant und inhalt-adressierbar speichern, selbsttätig lernen und verallgemeinern können. Es zeigte sich, daß man mit Modellen und Methoden der theoretischen Vielteilchenphysik allgemeine mathematische Gesetze zu den Eigenschaften neuronaler Netzwerke erhält.

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References

  • Einführende Literatur zu Physik neuronaler Netzwerke, der man auch die Referenzen zu Originalarbeiten entnehmen kann:

    Google Scholar 

  • Neural Networks, An Introduction B. Müller and J. Reinhardt, Springer Verlag 1990

    Book  MATH  Google Scholar 

  • Introduction to the Theory of Neural Computation J. Hertz, A. Krogh and R.G. Palmer, Addison Wesley 1991

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  • Dynamics of Learning W. Kinzel and M. Opper, in: Models of Neural Networks, ed. by E. Domany, J.L. van Hemmen and K. Schulten, Springer Verlag 1991.

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© 1992 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Kinzel, W. (1992). Physik lernender Netzwerke. In: Krönig, D., Lang, M. (eds) Physik und Informatik — Informatik und Physik. Informatik-Fachberichte, vol 306. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-77382-2_15

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-77382-2_15

  • Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-540-55298-7

  • Online ISBN: 978-3-642-77382-2

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