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Das Buch ist eine reiche Fundgrube für jeden "Neuronen-Freak", der mehr als nur einige Schlagworte beherrschen will und Spaß am "Experimentieren" hat.Ein besonderer Vorzug des Buches sind die trickreichen Turbo Pascal-Programme, mit denen die Simulationen durchgespielt und nach Belieben erweitert und modifiziert werden können.
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Das Buch ist eine reiche Fundgrube für jeden "Neuronen-Freak", der mehr als nur einige Schlagworte beherrschen will und Spaß am "Experimentieren" hat.Ein besonderer Vorzug des Buches sind die trickreichen Turbo Pascal-Programme, mit denen die Simulationen durchgespielt und nach Belieben erweitert und modifiziert werden können.
Produktdetails
- Produktdetails
- Verlag: Vieweg+Teubner
- 2. Aufl.
- Seitenzahl: 236
- Deutsch
- Abmessung: 221mm x 172mm x 13mm
- Gewicht: 440g
- ISBN-13: 9783322832016
- ISBN-10: 3322832015
- Artikelnr.: 41306868
- Verlag: Vieweg+Teubner
- 2. Aufl.
- Seitenzahl: 236
- Deutsch
- Abmessung: 221mm x 172mm x 13mm
- Gewicht: 440g
- ISBN-13: 9783322832016
- ISBN-10: 3322832015
- Artikelnr.: 41306868
'I Grundlagen.- 1 Einleitung.- 1.1 Begriff und Bedeutung neuronaler Netze.- 1.1.1 Nervensysteme.- 1.1.2 Abstraktes Modell eines Nervensystems.- 1.1.3 Neuronales Netz.- 1.1.4 Vergleich mit herkömmlichen Computern.- 1.1.5 Ausblicke.- 1.2 Übersicht über den Buchinhalt.- 1.3 Vorkenntnisse des Lesers.- 2 Allgemeine Beschreibung des Programms.- 2.1 Allgemeine Hinweise.- 2.1.1 Hardwarevoraussetzungen und Programminstallation.- 2.1.2 Konventionen zur Programmbedienung.- 2.2 Bedieneroberfläche aus Anwendersicht.- 2.2.1 Einteilung des Bildschirms.- 2.2.2 Aufruf eines Menüpunkts.- 2.2.3 Umgang mit Fenstern.- 2.2.4 Dialogfenster.- 2.2.5 Anzeige von Zahlen.- 2.2.6 Anzeige von Zahlengruppen.- 2.2.7 Monochrome Bildschirme.- 2.3 Künstliche neuronale Netze.- 2.3.1 Aufbau.- 2.3.2 Aktivierungsfunktionen.- 2.3.3 Ausgangsfunktionen23..- 2.3.4 Zustände und Zustandsänderungen.- 2.4 Programmtecbnische Realisierung.- 2.4.1 Aufbau des Programms.- 2.4.2 Datenstruktur eines Neurons.- 2.4.3 Neuronen in Turbo-Pascal.- 2.4.4 Datenstruktur des Netzes.- 2.4.5 Netz in Turbo-Pascal.- II Modelle.- 3 Grundlagen des Muster-Assoziators.- 3.1 Begriff des Muster-Assoziators.- 3.1.1 Struktur des Netzes.- 3.1.2 Eigenschaften der einzelnen Neuronen.- 3.1.3 Aktivierung des Netzes in der Reproduktionsphase.- 3.2 Reproduktion gespeicherter Muster: Das ODER-Problem.- 3.2.1 Erklärung des Problems.- 3.2.2 Programmbedienung.- 3.2.3 Analyse der Ergebnisse.- 3.2.4 Speichern der Musterpaare und Gewichte.- 3.2.5 Drucken des Netzzustandes.- 3.3 Lernen beim Muster-Assoziator.- 3.3.1 Lernen des ODER-Problems mit der Hebbschen Lernregel.- 3.3.2 Versagen der Hebbschen Lernregel.- 3.3.3 Lernen mit der Delta-Lernregel.- 3.4 Allgemeine Richtlinien für die Bedienung des Programms.- 3.4.1 Programmablauf.- 3.4.2 Menü "Aktionen".- 3.4.3 Menü "Anzeige".- 3.4.4 Menü "Parameter".- 3.4.5 Menü "Werte".- 3.4.6 Menü "Muster".- 3.4.7 Menü "Rücksetzen".- 3.4.8 Menü "Info".- 3.4.9 Sondertasten.- 3.4.10 Typische Vorgangsweise.- 3.5
'I Grundlagen.- 1 Einleitung.- 1.1 Begriff und Bedeutung neuronaler Netze.- 1.1.1 Nervensysteme.- 1.1.2 Abstraktes Modell eines Nervensystems.- 1.1.3 Neuronales Netz.- 1.1.4 Vergleich mit herkömmlichen Computern.- 1.1.5 Ausblicke.- 1.2 Übersicht über den Buchinhalt.- 1.3 Vorkenntnisse des Lesers.- 2 Allgemeine Beschreibung des Programms.- 2.1 Allgemeine Hinweise.- 2.1.1 Hardwarevoraussetzungen und Programminstallation.- 2.1.2 Konventionen zur Programmbedienung.- 2.2 Bedieneroberfläche aus Anwendersicht.- 2.2.1 Einteilung des Bildschirms.- 2.2.2 Aufruf eines Menüpunkts.- 2.2.3 Umgang mit Fenstern.- 2.2.4 Dialogfenster.- 2.2.5 Anzeige von Zahlen.- 2.2.6 Anzeige von Zahlengruppen.- 2.2.7 Monochrome Bildschirme.- 2.3 Künstliche neuronale Netze.- 2.3.1 Aufbau.- 2.3.2 Aktivierungsfunktionen.- 2.3.3 Ausgangsfunktionen23..- 2.3.4 Zustände und Zustandsänderungen.- 2.4 Programmtecbnische Realisierung.- 2.4.1 Aufbau des Programms.- 2.4.2 Datenstruktur eines Neurons.- 2.4.3 Neuronen in Turbo-Pascal.- 2.4.4 Datenstruktur des Netzes.- 2.4.5 Netz in Turbo-Pascal.- II Modelle.- 3 Grundlagen des Muster-Assoziators.- 3.1 Begriff des Muster-Assoziators.- 3.1.1 Struktur des Netzes.- 3.1.2 Eigenschaften der einzelnen Neuronen.- 3.1.3 Aktivierung des Netzes in der Reproduktionsphase.- 3.2 Reproduktion gespeicherter Muster: Das ODER-Problem.- 3.2.1 Erklärung des Problems.- 3.2.2 Programmbedienung.- 3.2.3 Analyse der Ergebnisse.- 3.2.4 Speichern der Musterpaare und Gewichte.- 3.2.5 Drucken des Netzzustandes.- 3.3 Lernen beim Muster-Assoziator.- 3.3.1 Lernen des ODER-Problems mit der Hebbschen Lernregel.- 3.3.2 Versagen der Hebbschen Lernregel.- 3.3.3 Lernen mit der Delta-Lernregel.- 3.4 Allgemeine Richtlinien für die Bedienung des Programms.- 3.4.1 Programmablauf.- 3.4.2 Menü "Aktionen".- 3.4.3 Menü "Anzeige".- 3.4.4 Menü "Parameter".- 3.4.5 Menü "Werte".- 3.4.6 Menü "Muster".- 3.4.7 Menü "Rücksetzen".- 3.4.8 Menü "Info".- 3.4.9 Sondertasten.- 3.4.10 Typische Vorgangsweise.- 3.5