Neuronale Netze: eine Einführung für Ingenieure, Informatiker und Naturwissenschaftler
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Renningen-Malmsheim
Expert-Verl.
1994
|
| Schriftenreihe: | Kontakt & Studium
446 : EDV-Grundlagen |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
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INHALTSVERZEICHNIS
1.
EINFUEHRUNG
.
1
1.1
ALLGEMEINE
BESCHREIBUNG
UND
FUNKTIONSWEISE
VON
NEURONALEN
NETZEN
.
1
1.2
BESONDERE
EIGENSCHAFTEN
VON
NEURONALEN
NETZEN
.
5
1.2.1
LERNFAEHIGKEIT
.
6
1.2.2
ADAPTIVES
VERHALTEN
.
7
1.2.3
FAEHIGKEIT
ZUR
VERARBEITUNG
FEHLERHAFTER
UND
UNVOLLSTAENDIGER
IN
FORMATION
.
7
1.2.4
MASSIVE
PARALLELITAET
.
8
1.2.5
HARDWARE-IMPLEMENTIERBARKEIT.
10
1.2.6
FEHLERTOLERANZ
.
11
1.2.7
ANALOGIE
ZUR
INFORMATIONSVERARBEITUNG
IN
BIOLOGISCHEN
SYSTE
MEN
.
13
1.3
NEURONALE
NETZE
ALS
TEILGEBIET
DER
KUENSTLICHEN
INTELLIGENZ
.
15
1.4
GEEIGNETE
PROBLEMSTELLUNGEN
FUER
NEURONALE
NETZE
.
21
2.
NEUROBIOLOGISCHE
GRUNDLAGEN
.
31
2.1
AUFBAU
EINER
NERVENZELLE
.
31
2.2
ENTSTEHUNG
UND
WEITERLEITUNG
VON
ELEKTRISCHEN
IMPULSEN
.
$3
2.3
DIE
FUNKTION
DER
SYNAPSE
.
38
2.4
DIE
FUNKTION
DER
HIRNRINDE
.
39
3.
MATHEMATISCHE
GRUNDLAGEN
NEURONALER
NETZE
.
41
3.1
GRUNDLEGENDE
ARCHITEKTUR
.
41
3.2
AUFBAU
EINES
EINZELNEN
VERARBEITUNGSELEMENTS
.
42
3.3
DIE
PROPAGIERUNGS
UND
DIE
AKTIVIERUNGSFUNKTION
.
44
3.4
FEEDFORWARD-NETZE
.
46
3.5
FEEDBACK-NETZE
.
48
3.6
GRUNDSAETZLICHE
MOEGLICHKEITEN
DER
MUSTERVERARBEITUNG
MIT
NEU
RONALEN
NETZEN
.
50
3.7
MATHEMATISCHE
BESCHREIBUNG
EINES
VERARBEITUNGSELEMENTES
.
56
3.8
MATHEMATISCHE
BESCHREIBUNG
EINER
NETZWERKSCHICHT
.
58
3.9
MATHEMATISCHE
BESCHREIBUNG
DES
GESAMTEN
NETZES
.
60
3.10
LEMVERFAHREN.
61
3.10.1
UNSUPERVISED
LEARNING
.
64
3.10.2
DIE
HEBB'SCHE
LEMREGEL
.
66
3.10.3
SUPERVISED
LEARNING
.70
3.10.4
DIE
DELTA-REGEL
.72
3.10.5
ANDERE
LEMVERFAHREN.78
4.
PARADIGMEN
NEURONALER
NETZE
.82
4.1
SYSTEMATISCHE
EINTEILUNG
DER
PARADIGMEN
.82
4.2
DAS
PERCEPTRON.84
4.3
DAS
"ADALINE"
.90
4.3.1
VERWENDUNG
EINES
"ADALINE"
ALS
REGLER
.
92
4.4
DAS
"MADALINE"
.
99
4.5
DAS
MULTILAYER-PERCEPTRON
.
101
4.6
TIME
DELAY
NEURAL
NETWORKS
(TDNN)
.
119
4.7
REKURRENTE
MULTILAYER-PERCEPTRONS
.122
4.8
ASSOZIATIVSPEICHER
.
128
4.9
DIE
STEINBUCH'SCHE
LERNMATRIX
.
131
4.10
MATRIX-ASSOZIATIVSPEICHER
.
134
4.11
DAS
HOPFIELD-NETZ
.
138
4.11.1
AUTOASSOZIATIVER
AUFRUF
VON
WUERFELMUSTEM
MIT
DEM
HOPFIELD
NETZ
.
146
4.12
DER
SYNERGETISCHE
COMPUTER
.
155
4.13
DAS
HAMMING-NETZ
.
161
4.14
DAS
BIDIRECTIONAL
ASSOCIATIVE
MEMORY
(BAM)
.
167
4.15
BRAIN-STATE-IN-A-BOX
(BSB)
.
171
4.16
SELBSTORGANISIERENDE
NEURONALE
NETZE
.
175
4.16.1
DER
LEADER-CLUSTERING-ALGORITHMUS
.
176
4.16.2
DER
K-MEANS-CLUSTERING-ALGORITHMUS
.
179
4.17
DAS
MODELL
DER
ADAPTIVE
RESONANCE
THEORY
(ART)
.
180
4.18
DIE
SELF-ORGANIZING
MAP
(SOM)
.
188
4.19
LEARNING
VECTOR
QUANTIZATION
(LVQ)
.
199
4.20
COUNTERPROPAGATION
.
202
4.21
WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORETISCHE
NEURONALE
NETZE
.
209
4.22
DIE
BOLTZMANN-MASCHINE.
210
4.23
PROBABILISTISCHE
NEURONALE
NETZE
(PNN)
.
222
4.24
DAS
NEOCOGNITRON
.
228
5.
ANWENDUNGSMOEGLICHKEITEN
NEURONALER
NETZE
.
231
5.1
ALLGEMEINE
BETRACHTUNGEN
.
231
5.2
VERARBEITUNG
GESPROCHENER
SPRACHE
.
232
5.3
VERARBEITUNG
VON
GESCHRIEBENER
SPRACHE
.
235
5.4
BILDVERARBEITUNG.
235
5.5
MUSTERVERARBEITUNG.
236
5.6
SIGNALVERARBERTUNG
.
238
5.7
FILTERUNG
.
238
5.8
PRAEDIKTION
.
240
5.9
NICHTLINEARE
MODELLIERUNG
.
240
5.10
UEBERWACHUNG
UND
DIAGNOSE
.
242
5.11
SENSOR-FUSION
.
243
5.12
ADAPTIVE
STEUERUNG
UND
REGELUNG
.
244
5.13
ROBOTIK.
247
5.14
DATENKOMPRESSION
.
248
5.15
QUALITAETSKONTROLLE
.
249
5.16
DATENRETRIEVAL
.
250
5.17
OPTIMIERUNG
.
250
5.18
WISSENSVERARBEITUNG
UND
EXPERTENSYSTEME
.
253
6.
IMPLEMENTIERUNGSASPEKTE
.
256
6.1
AUSWAHL
EINER
APPLIKATION
.
256
6.2
AUSWAHL
DES
NN-PARADIGMAS
.
257
6.3
NETZWERK-DESIGN
.
258
6.4
GESTALTUNG
DER
TRAININGSPHASE
.
260
6.5
ENTWICKLUNGSUMGEBUNG
.
263
LITERATURHINWEISE
.
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