In diesem Buch finden der Leser und die Leserin effiziente Methoden zur Optimierung Neuronaler Netze. Die Optimierung neuronaler Modelle wird in folgende Faktoren aufgeteilt: Neuronale Modelle, Lernprobleme, Optimierungsverfahren und Hardwareimplementierung. Dadurch erhalten Sie die Möglichkeit, in Ihrer eigenen Anwendung die Bausteine seinen Zielen entsprechend zu kombinieren: Neuronales Modell vs. Neuro-Fuzzy-Modell, Supervised Learning vs. Reinforcement Learning, Gradientenabstieg vs. Evolution, sequentiell vs. parallel.
In diesem Buch finden der Leser und die Leserin effiziente Methoden zur Optimierung Neuronaler Netze. Die Optimierung neuronaler Modelle wird in folgende Faktoren aufgeteilt: Neuronale Modelle, Lernprobleme, Optimierungsverfahren und Hardwareimplementierung. Dadurch erhalten Sie die Möglichkeit, in Ihrer eigenen Anwendung die Bausteine seinen Zielen entsprechend zu kombinieren: Neuronales Modell vs. Neuro-Fuzzy-Modell, Supervised Learning vs. Reinforcement Learning, Gradientenabstieg vs. Evolution, sequentiell vs. parallel.
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Inhaltsangabe
Aus dem Inhalt: Neuronale Modelle von Expertenwissen: Einführung Implizite Wissenrepräsentation (Interpolation) Explizite Wissensrepräsentation (Prototypen) Semantische Netze Optimierung durch Relaxation Neuronale Modelle für Strategielernen: Problemstellung Lernen nach Beispielen Lernen nach Zielvorgabe Reinforcement-Lernen Evolution Neuronaler Netze: Evolutionäre Algorithmen Grundkonzeption von ENZO ENZO für überwachtes Lernen ENZO für Reinforcement-Lernen ENZO für unscharfe Regler Lernen und Evolution auf einem Parallelrechner
Aus dem Inhalt: Neuronale Modelle von Expertenwissen: Einführung Implizite Wissenrepräsentation (Interpolation) Explizite Wissensrepräsentation (Prototypen) Semantische Netze Optimierung durch Relaxation Neuronale Modelle für Strategielernen: Problemstellung Lernen nach Beispielen Lernen nach Zielvorgabe Reinforcement-Lernen Evolution Neuronaler Netze: Evolutionäre Algorithmen Grundkonzeption von ENZO ENZO für überwachtes Lernen ENZO für Reinforcement-Lernen ENZO für unscharfe Regler Lernen und Evolution auf einem Parallelrechner
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