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Parallele Datenverarbeitung mit dem Transputer pp 68–82Cite as

Neuronale Netzwerkmodelle und ihre Implementation auf Transputernetzen

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Part of the book series: Informatik-Fachberichte ((INFORMATIK,volume 237))

Zusammenfassung

Unter neuronalen Netzen versteht man dynamische Systeme, die auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen versuchen, die Funktion von Gehirnen nachzubilden. Ein solches System besteht aus einer bestimmten Anzahl von Einzelelementen (den „Neuronen“), die miteinander verbunden sind. Ein wichtiger Punkt für ihre Attraktivität ist sicherlich, daß sie mit gut parallelisierbaren Programmen simuliert werden können und sich so für die neue Generation paralleler Rechnerarchitekturen eignen. Daher liegt es nahe, auch ihre Implementation auf Transputernetzen zu untersuchen. Hierbei kann man Modelle mit verschiedenen Abstraktionsgraden in Bezug auf die Dynamik der Einzelneurone, der Kopplung und möglicher Lernregeln untersuchen. Dies schließt auch eine genauere Unterscheidung der verschiedenen Modellsysteme bezüglich Rechen- und Kommunikationsaufwand ein, um eine effektive Gestaltung der Rechnerkonfiguration zu erreichen.

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Authors and Affiliations

  1. Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik, Spemannstrasse 38, D-7400, Tübingen, Deutschland

    Michael Erb & Hubert Preißl

Authors
  1. Michael Erb
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  2. Hubert Preißl
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  1. Institut für Physiologie der Medizinischen Fakultät Klinikum, RWTH Aachen, Pauwelsstraße, D-5100, Aachen, Deutschland

    Reinhard Grebe

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© 1990 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Erb, M., Preißl, H. (1990). Neuronale Netzwerkmodelle und ihre Implementation auf Transputernetzen. In: Grebe, R. (eds) Parallele Datenverarbeitung mit dem Transputer. Informatik-Fachberichte, vol 237. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-84142-2_7

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