Verfügbarkeit: Grundlagen der Theorie lernender Systeme

Grundlagen der Theorie lernender Systeme:

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Cypkin, Jakov Z. 1919-1997 (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Berlin Verl. Technik 1972
Schlagworte:	Automatentheorie Lerntheorie Lernendes System Lernender Automat
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adam_text	JA. S. ZYPKIN GRUNDLAGEN DER THEORIE LERNENDER SYSTEME MIT 95 BILDERN UND 8 TAFELN UEBERSETZUNG: DOZ. DR.-ING. J. A. MUELLER, BERLIN UE VEB VERLAG TECHNIK BERLIN INHALFSVERZEICHNIS 1. LERNZIEL 13 1.1. EINLEITUNG 13 1.2. BEGRIFI DES LERNZIELS 13 1. 3. KOMPLIZIERTE LERNZIELE II 1.4. NEBENBEDINGUNGEN IG 1. 5. LERNFORMEN 17 1.6. EROERTERUNG 18 1.7. SCHLUSSFOLGERUNG 18 2. LERNALGORITHMEN 19 2.1. EINLEITUNG 19 2.2. ALGORITHMISCHE METHODE 19 2.3. LERNALGORITHMEN 21 2.4. ZUR KONVERGENZ DER ALGORITHMEN 22 2. 5. KONVERGENZKRITERIUM DER ALGORITHMEN 23 2.6. MODIFIZIERTE ALGORITHMEN 25 2.7. ALLGEMEINE LERNALGORITHMEN 27 2. 8. SPEZIALFAELLE 28 2.9. LERNALGORITHMEN BEI NEBENBEDINGUNGEN 32 2.10. SPEZIALFAELLE 34 2.11. SCHLUSSFOLGERUNG 37 3. OPTIMALE LERNALGORITHMEN 38 3.1. EINLEITUNG 38 3.2. GILTEMASSE FUER DAS LERNEN 38 3.3. VERALLGEMEINERTE GUETEMASSE FUER DAS LERNEN 40 3.4. DISKRETE QUASIOPTIMALE LERNALGORITHMEN 41 3. 5. LINEARE DISKRETE OPTIMALE LERNALGORITHMEN I 43 3.6. LINEARE DISKRETE OPTIMALE LERNALGORITHMEN II 45 3. 7. EROERTERUNG 47 3.8. EINFACHSTER LINEARER DISKRETER OPTIMALER LERNALGORITHMUS . . 47 3.9. NOCH ZUM DISKRETEN LINEAREN OPTIMALEN LERNALGORITHMUS ... 49 3.10. KONTINUIERLICHE UND HYBRIDE OPTIMALE LERNALGORITHMEN 51 3.11. SPEZIALFAELLE 54 3.12. NOCH ZU DEN KONTINUIERLICHEN OPTIMALEN LERNALGORITHMEN ... 55 3.13. GRENZFALL 56 * 3.14. EROERTERUNG 58 3.15. LERNALGORITHMEN MIT WIEDERHOLUNG 59 3.16. SCHLUSSFOLGERUNG 61 4. ELEMENTE DER STATISTISCHEN ENTSCHEIDUNGSTHEORIE 62 4.1. EINLEITUNG 62 4.2. MITTLERES RISIKO 62 4.3. BEDINGUNGEN FUER DAS MINIMUM DES MITTLEREN RISIKOS 64 4.4. EALL MIT ZWEI ALTERNATIVEN 66 4.5. KLASSISCHER BAYESSCHER ANSATZ 67 4.6. REGEL VON ZIGERTKOTEL NIKOV 69 4.7. REGEL DER MAXIMALEN A-POSTERIORI-WAHRSCHEINLICHKEIT 70 4.8. REGEL DER GEWOGENEN KOMBINATION 71 4. 9. REGEL VON NEYMAN PEARSON 72 4.10. MINIMAX-REGEL 74 4.11. ALLGEMEINE REGEL 75 4.12. EROERTERUNG 76 4.13. SCHLUSSFOLGERUNG 78 5. LERNENDE SYSTEME ZUR ERKENNUNG 79 5.1. EINLEITUNG 79 5.2. LERNZIEL 79 5.3. FALL MIT ZWEI ALTERNATIVEN 80 5.4. TRADITIONELLER ADAPTIVER ANSATZ 81 5. 5. ADAPTIVER BAYESSCHER ANSATZ I 84 5.6. ADAPTIVER BAYESSCHER ANSATZ 11 87 5.7. LERNEN NACH DER REGEL VON ZIGERTKOTEL NIKOV 89 5.8. LERNEN NACH DER REGEL DER GEWOGENEN KOMBINATION 91 5. 9. LERNEN NACH DER REGEL VON NEYMAN * PEARSON 92 5.10. WIRD EIN LERNEN NACH DER MINIMAX-REGEL BENOETIGT? 94 5.11. LERNEN NACH DER ALLGEMEINEN REGEL 94 5.12. EROERTERUNG . 96 5.13. SCHLUSSFOLGERUNG 100 6. SELBSTLERNENDE SYSTEME ZUR KLASSIFIKATION 101 6.1. EINLEITUNG 101 6.2. ZIEL DES SELBSTLERNENS 101 6. 3. FALL MIT ZWEI ALTERNATIVEN 103 6.4. ALGORITHMEN DES SELBSTLERNENS 106 6.5. OPTIMALE ALGORITHMENDES SELBSTLERNENS 107 6.6. ADAPTIVER BAYESSCHER ANSATZ 110 6.7. SELBSTLERNEN BEI BEKANNTER ANZAHL DER GEBIETE 112 6. 8. SELBSTLERNEN BEI UNBEKANNTER ANZAHL DER GEBIETE I 114 6. 9. SELBSTLERNEN BEI UNBEKANNTER ANZAHL DER GEBIETE II 117 6.10. EROERTERUNG 118 6.11. SCHLUSSFOLGERUNG 119 10 7. LERNENDE MODELLE 120 7.1. EINLEITUNG 120 7.2. SYSTEMBESCHREIBUNG 120 7.3. MODELLSTRUKTUR 122 7.4. LERNZIEL 123 7. 5. LERNALGORITHMEN 124 7.G. LINEARES LERNENDES MODELL 126 7.7. OPTIMAL LERNENDE LINEARE MODELLE 128 7.8. NICHTLINEARES LERNENDES MODELL I 130 7.9. NICHTLINEARES LERNENDES MODELL 132 7.10. EROERTERUNG 133 7.11. RAUSCHEINFLUSS 134 7.12. BESEITIGUNG DES RAUSCHEINFLUSSES 136 7.13. SCHLUSSFOLGERUNG 137 8. LERNENDE FILTER 138 8.1. EINLEITUNG 138 8.2. AUFGABENSTELLUNG 138 8.3. FILTER STRUKTUR 140 8.4. OPTIMALE WIENERSCHE FILTER 141 8.5. LERNENDE WIENERSCHE FILTER 143 8.6. LERNENDE WIENERSCHE FILTER BEI BEKANNTER A-PRIORI-INFORMA- TION UEBER DAS RAUSCHEN 144 8.7. LERNENDE WIENERSCHE FILTER BEI BEKANNTER A-PRIORI-INFORMA- TION UEBER DAS SIGNAL 145 8.8. VERALLGEMEINERUNG 146 8.9. OPTIMAL LERNENDE WIENERSCHE FILTER 148 8.10. ANDERE LERNENDE FILTER 149 8.11. OPTIMAL LERNENDE FILTER 151 8.12. SCHLUSSFOLGERUNG 152 9. BEISPIELE FUER LERNENDE SYSTEME 153 9.1. EINLEITUNG 153 9.2. PERCEPTRON 153 9.3. ADALINA 154 9.4. LERNENDER EMPFAENGER I 158 9. 5. LERNENDER EMPFAENGER II 161 9.6. SELBSTLERNENDER KLASSIFIKATOR 164 9.7. LERNENDE FILTER 169 9.8. LERNENDES ANTENNENSYSTEM 175 9.9. LERNENDES NACHRICHTENSYSTEM 179 9.10. LERNENDE KODIEREINRICHTUNG 180 9.11. SELBSTLERNENDE QUANTISIERUNGSEINRICHTUNG 182 9.12. LERNENDE STEUERUNGSSYSTEME 187 9.13. LERNENDE DIAGNOSESYSTEME 190 11 9.14. ERMITTTANG VON PNRAMETERREIHEN 193 9.15. SCHLUSSFOLGERUNG 197 NACHWORT 199 KOMMENTARE 201 LITERATUR 217 NAMENVERZEICHNIS 245 SACHWOERTERVERZEICHNIS 248 , 12
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