Neokognitron und Hopfield Netz als künstliche neuronale Netze zur Mustererkennung: Theorie, computergestützte Simulation und Anwendungen - Privenau, Raoul
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Das menschliche Gehirn empfängt eine Fülle unterschiedlicher Reize über verschiedene Sinnesorgane, wobei die visuelle Wahrnehmung in diesem Zusammenhang ein bedeutendes Gebiet darstellt. Der Mensch ist in der Lage aus einer großen Menge visueller Reize bestimmte Signale innerhalb kürzester Zeit herauszufiltern und richtig zu interpretieren. Probleme ergeben sich allerdings bei der Portierung der natürlichen Mustererkennung auf Computersysteme. Nach dem derzeitigen technischen Stand können Computer Daten zwar um ein vielfaches schneller verarbeiten, als unser Gehirn, sind aber dennoch mit…mehr

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Produktbeschreibung
Das menschliche Gehirn empfängt eine Fülle unterschiedlicher Reize über verschiedene Sinnesorgane, wobei die visuelle Wahrnehmung in diesem Zusammenhang ein bedeutendes Gebiet darstellt. Der Mensch ist in der Lage aus einer großen Menge visueller Reize bestimmte Signale innerhalb kürzester Zeit herauszufiltern und richtig zu interpretieren. Probleme ergeben sich allerdings bei der Portierung der natürlichen Mustererkennung auf Computersysteme. Nach dem derzeitigen technischen Stand können Computer Daten zwar um ein vielfaches schneller verarbeiten, als unser Gehirn, sind aber dennoch mit Mustererkennungsaufgaben überfordert, die das Gehirn in kürzester Zeit erfolgreich durchführt. Ein Ansatz zur Nachahmung des natürlichen Mustererkennungsprozesses sind künstliche neuronale Netze als stark vereinfachte Modelle des Gehirns. Besonders das Neokognitron verspricht eine hohe Eignung zur Umsetzung dieser Aufgabe.
Dieses Buch gibt zunächst eine Einführung in das Gebiet der Mustererkennung und vermittelt die notwendigen Grundlagen zu künstlichen neuronalen Netzen. Der Fokus liegt auf der strukturellen und funktionalen Darstellung des ursprünglichen Neokognitrons bei der Mustererkennung. Den dabei identifizierten Problemen begegnet man mit verschiedenen Erweiterungen, deren wesentliche Eigenschaften im Überblick dargestellt werden. Zur Veranschaulichung der praktischen Leistungsfähigkeit werden Anwendungen aufgezeigt, für die das Neokognitron implementiert wurde. Neben dem Neokognitron wird auch das binäre Hopfield-Netz als klassisches künstliches neuronales Netz zur Mustererkennung erläutert. Entsprechend dieser Ausführungen wurde zusätzlich zum vorliegenden Buch ein E-Learning Modul für binäre Hopfield Netze prototypisch implementiert und wird hier vorgestellt.
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Autorenporträt
Raoul Privenau wurde 1982 in Halle an der Saale geboren. Nach seiner Hochschulreife entschied sich der Autor für ein Studium der Wirtschaftsinformatik an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg. Das Diplomstudienfach schloss er im Jahr 2011 erfolgreich mit der Gesamtnote 1,4 ab. Während seiner Studienzeit spezialisierte sich der Autor auf die Bereiche Softcomputing, E-Business sowie Datenbanken und erwarb darüber hinaus fundierte Kenntnisse im Operations Research und der Volkswirtschaftslehre. Im Rahmen verschiedener langjähriger wissenschaftlicher Nebentätigkeiten sammelte der Autor vor allem Erfahrungen in den Bereichen Web-Engineering und IT-Sicherheit. Zurzeit ist der Autor als Anwendungsentwickler in der Energiebranche beschäftigt. Die durch die spezifischen Studieninhalte entwickelte sich beim Autor ein verstärktes Interesse für künstliche neuronale Netze und Softwaretechnik, woraus die Thematik dieses Buches entstanden ist.