Künstliches neuronales Netz - Patil, Vinod;Jaware, Tushar;Badgujar, Ravindra
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Ein künstliches neuronales Netz (ANN) ist ein Informationsverarbeitungsparadigma, das sich an der Art und Weise orientiert, wie biologische Nervensysteme, z. B. das Gehirn, Informationen verarbeiten. Das Schlüsselelement dieses Paradigmas ist die neuartige Struktur des Informationsverarbeitungssystems. Es besteht aus einer großen Anzahl stark miteinander verbundener Verarbeitungselemente (Neuronen), die gemeinsam an der Lösung bestimmter Probleme arbeiten. ANNs lernen, wie Menschen, durch Beispiele. Ein ANN wird durch einen Lernprozess für eine bestimmte Anwendung konfiguriert, z. B.…mehr

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Produktbeschreibung
Ein künstliches neuronales Netz (ANN) ist ein Informationsverarbeitungsparadigma, das sich an der Art und Weise orientiert, wie biologische Nervensysteme, z. B. das Gehirn, Informationen verarbeiten. Das Schlüsselelement dieses Paradigmas ist die neuartige Struktur des Informationsverarbeitungssystems. Es besteht aus einer großen Anzahl stark miteinander verbundener Verarbeitungselemente (Neuronen), die gemeinsam an der Lösung bestimmter Probleme arbeiten. ANNs lernen, wie Menschen, durch Beispiele. Ein ANN wird durch einen Lernprozess für eine bestimmte Anwendung konfiguriert, z. B. Mustererkennung oder Datenklassifizierung. Das Lernen in biologischen Systemen beinhaltet Anpassungen der synaptischen Verbindungen zwischen den Neuronen. Dies gilt auch für ANNs. Neuronale Netzsimulationen scheinen eine neuere Entwicklung zu sein. Dieser Bereich wurde jedoch bereits vor der Einführung von Computern geschaffen und hat mehrere Epochen überdauert. Viele wichtige Fortschritte wurden durch den Einsatz kostengünstiger Computeremulationen erzielt.
Autorenporträt
Herr Patil Vinodkumar Ramesh arbeitet als Assistenzprofessor in der E&TC Abteilung des RCPIT Shirpur und hat 13 Jahre Lehrerfahrung. Er hat ein Studium der Elektronik und ein Aufbaustudium in digitaler Elektronik abgeschlossen.