Konnektionismus und neuronale Netze: Beiträge zur Herbstschule HeKoNN 96, Münster/Westf., 2. - 6. Oktober 1996
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Sankt Augustin
GMD-Forschungszentrum Informationstechnik
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Inhaltsverzeichnis
1 Grundlagen 1
Kurt Hornik: Konvergenzanalyse von NN-Lernalgorithmen. 1
Gerhard Paaß: Prognosegenauigkeit und
Lifelong Learning
bei neuronalen Netzen 17
Michael Schmitt: Einführung in die Komplexität des Rechnens und Lernens mit
neuronalen Netzen . 41
Ulrich Rückert: Hardwareimplementierung neuronaler Netze. 53
2 Hirnforschung 65
Andrea Bibbig: Lernen und Gedächtnis: Neurobiologie und Modelle. 65
Helmut Glünder: Themen der theoretischen Neurobiologie. 89
Hubert Dinse: Raum-zeitliche Aspekte cortikaler Informationsverarbeitung . . .110
3 Anwendungen 118
Horst Bischof: Mustererkennung und Bildverarbeitung mit neuralen Netzwerken 118
Joachim Born und Michael
Herdy:
Evolutionsstrategien und neuronale Netze . . 140
Rudolf Kruse und Detlef Nauck: Neuronale Fuzzy-Systeme.157
Raúl Rojas:
Automatic Speech
Recognition with Neural
Networks.171
Thomas Waschulzik: Erstellung von vorwärtsgerichteten neuronalen Netzen mit
überwachtem Lernen am Beispiel medizinischer Aufgaben.182
Heinrich Braun und Thomas
Ragg:
Evolution neuronaler Netze .209
4 Kognitiver und symbolischer Konnektionismus 231
Alan B.
Tickle, Ross
Hayward und Joachim Diederich:
Recent developments in
techniques for extracting rules from trained artificial neural networks
. . .231
Markus F.
Peschi:
Knowledge representation in Neural Systems: Mapping the
Environment vs. Generating Adequate Bahavior
.248
Alfred Ultsch:
Hybride Systeme - der Einsatz von Konnektionistischen Modellen
in wissensverarbeitenden Systemen.268
5 Programmieren und Simulatoren 276
Günther
Linhart:
Einführung in die Simulation neuronaler Netzwerke mit Vie-
Net2 und ECANSE.276
Andreas Zeil, Günter
Marnier,
Michael Vogt und Niels Mache: Einführung in
den Stuttgarter Neuronale Netze Simulator.293 |
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