Neuronale Experimente:
Gespeichert in:
| Format: | Buch |
|---|---|
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin u.a.
VDE-Verl.
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INHALT
1
ZUM
GEBRAUCH
DIESES
BUCHS
.
9
2
VIELKOERPERPROBLEME
.
11
2.1
BILLARD
DIGITAL
.
11
2.2
ZELLULARE
AUTOMATEN
.
22
2.3
LIFE
COMES
ALIVE
.
25
2.3.1
ZELLULARE
AUTOMATEN
MIT
ZUFALLSPROZESSEN
.
29
2.3.2 ZELLULARE
AUTOMATEN
MIT
GEDAECHTNIS
.
32
3
INFORMATION
UND
KYBERNETIK
.
37
3.1
SHANNON
IM
BEISPIEL
.
37
3.2
EIN
EINFACHER
REGELKREIS
.
41
4 PROGRAMMBEISPIELE
ZUR
KUENSTLICHEN
INTELLIGENZ
.
45
4.1
ELEFANTENSPIEL
-
EIN
BEISPIEL
FUER
DEPTH-FIRST-SUCHE
.
45
4.2
LINDENMEYER-BAEUME
ALS
BEISPIEL
FUER
BREADTH-FIRST-SUCHE
.
50
4.3
HEURISTISCHE
SUCHE
MITTELS
BINAERBAUM
.
53
5
LERNEN
UND
ERKENNEN
IM
BEISPIEL
.
55
5.1
EIN
NICHTLEMENDES
SYSTEM
.
55
5.2
YYTRIAL
AND
ERROR
"
-LEMEN
.
58
5.3
YYTRIAL
AND
SUCCESS
"
-LEMEN
.
59
5.4
YYSUCCESS
AND
ERROR
"
-LEMEN
.
60
5.5
YYERROR
AND
SUCCESS
"
IN
VERBINDUNG
MIT
YYSIMULATED
ANNEALING
"
.
62
6
GRUNDELEMENTE
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
.
65
6.1
GRUNDBESTANDTEILE
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
.
65
6.2
ZUR
KONSTRUKTION
DER
PROZESSORELEMENTE
.
67
6.3
BETRIEB
EINES
MODELLNEURONS
.
68
6.3.1
WIE
LASSEN
SICH
EINGANGSSIGNALE
ZUSAMMENFASSEN?
.
70
6.3.2
EIN
WORT
ZUM
BIAS-SIGNAL
.
74
6.3.3
UEBERTRAGUNGSFUNKTIONEN
.
74
6.3.4
AUSGANGSSIGNAL
.
78
6.4
INTERCONNECTIONS-VERBINDUNGEN
ZWISCHEN
NEURONEN
.
83
6.5
ALLGEMEINES
ZUM
LEMVORGANG
.
85
6.5.1
HEBBSCHE
REGEL
.
90
6.5.2
HOPFIELD-REGEL
.
91
6.5.3
PROBABILISTISCHE
REGEL
.
92
6.5.4
KORRELATIONSREGEL
.
92
6.6
GRUPPIERUNG
VON
PROZESSORELEMENTEN
.
93
7
INSTAR
-
OUTSTAR
NACH
STEPHEN
GROSSBERG
.
99
7.1
INSTAR
.
99
7.2
OUTSTAR
.
102
7.3
MULTI-INSTAR
.
104
7.4
MULTI-OUTSTAR
.
105
7.5
KOPPLUNG
VON
INSTAR
UND
OUTSTAR-NETZEN
.
106
7.5.1
VERSTAERKUNGSREGELUNG
.
106
7.5.2
INFONNATIONSCODIERUNG
.
110
7.6
SEQUENTIELLER
ENCODER
.
114
7.7
SEQUENTIELLER
DECODER
ODER
AVALANCHE
.
115
8
VERSCHIEDENE
TOPOLOGIEN
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
.
119
8.1
ROSENBLATTS
PERCEPTRON
.
120
8.1.1
AUFBAU
DES
PERCEPTRONS
.
121
8.1.2
DAS
PERCEPTRON
LERNT!
.
125
8.2
HOPFIELD-NETZE
UND
ANDERE
ASSOZIATIVSPEICHER
.
126
8.2.1
WILLSHAW-ASSOZIATIVSPEICHER
.
127
8.2.2
EIN
VERBESSERTER
ASSOZIATIVSPEICHER
.
130
8.2.3
WIE
WIRKT
SICH
DER
LEMFAKTOR
AUS?
.
131
8.2.4
ZUR
PROGRAMMIERUNG
.
133
8.3
BACKPROPAGATION-NETZE
.
134
8.3.1
MATHEMATIK
ZUM
BPN
.
136
8.3.2
YYXOR
"
-PROBLEM
MIT
BACKPROPAGATION
BEARBEITET
.
139
9
BEISPIELAPPLIKATIONEN
.
143
9.1
GRUNDSAETZLICHE
SCHRITTE
AUF
DEM
WEG
ZU
EINER
IMPLEMENTIERUNG
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
.
143
9.2
VON
BANKEN
UND
ANDEREN
YYUNGETUEMEN
"
-
KREDITWUERDIGKEITSSTUDIE
PER
KNN
.
145
9.3
ROTKAEPPCHEN-NETZ
-
EIN
YYMANAGEMENT
ASSISTANCE
SYSTEM
"
.
150
9.3.1
ROTKAEPPCHEN,
DER
BOESE
WOLF
UND
NICHTS
DAZWISCHEN
.
151
9.3.2 ROTKAEPPCHEN
UND
DER
HIDDEN-LAYER
.
153
9.3.3
WAS
MACHT
DEN
UNTERSCHIED?
.
157
9.4
APPLIKATIONEN,
WO
IMMER
MAN
HINSIEHT!?
.
157
10
ZUR
PROGRAMMIERUNG
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
.
159
10.1
EINE
NEURONALE
INTERPRETER-SPRACHE
-
DAS
GFA-N-BASIC
.
161
10.2
BETRIEB
EINES
BACKPROPAGATION-KNN
.
165
10.3
NEURONALES
GRAFIKPAKET
GFA-N-CAD
.
166
11
GRUNDLEGENDE
MATHEMATIK
.
171
11.1
ZUR
MATRIZENRECHNUNG
.
171
11.2
VEKTOR-MATRIX-MULTIPLIKATION
.
174
6
11.3
MITTLERER
QUADRATISCHER
FEHLER
.
174
ANMERKUNGEN
.
177
LITERATUR
.
181
VERZEICHNIS
DER
PROGRAMMBEISPIELE
.
185
STICHWORTVERZEICHNIS
.
187
7 |
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