Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme Grundlagen des Konnektionismus, Neuronaler Fuzzy-Systeme und der Kopplung mit wissensbasierten Methoden - Nauck, Detlef 1964- (Vieweg+Teubner Verlag, 1994)
Neuronale Netze erfreuen sich einer wachsenden Popularität, die sich in einer Vielzahl von Veröffentlichungen und industriellen Anwendungen ausdrückt. Ihre Fähigkeit, aus Beispielen lernen zu können, ohne im herkömmlichen Sinne programmiert werden zu müssen, macht einen wesentlichen Teil ihrer Faszination aus. Die Arbeit an Neuronalen Netzen, die auch als "konnektionistische Systeme" bezeichnet werden, war zunächst biologisch motiviert. Die Forscher wollten an ihnen mehr über Eigenschaften des Gehirns lernen. Das erste lernfähige künstliche Neuronale Netz, das Perceptron, wurde 1958 von Frank Rosenblatt vorgestellt. Nachdem jedoch in den sechziger Jahren gezeigt wurde, daß dieses damals bevorzugt untersuchte Perceptron sogenannte linear nicht separierbare Probleme nicht lösen konnte, wurde die Forschung an Neuronalen Netzen einige Jahre lang sehr stark eingeschränkt. Nach der Entdeckung neuer und mächtiger Lernverfahren in den achtziger Jahren lebte das Interesse jedoch wieder auf. Nun war man in der Lage, auch nicht linear separierbare Probleme, wie z.B. die XOR-Funktion, von einem Neuronalen Netz lösen zu lassen. Die Industrie hat die Neuronalen Netze für sich entdeckt und wendet sie in Bereichen wie z.B. Bildverarbeitung, Schrift- und Spracherkennung an. Es gibt bereits eine Vielzahl kommerzieller und frei verfügbarer Entwicklungsumgebungen, die eine Erstellung eines Neuronalen Netzes am Computer ermöglichen und die Entwicklungen von Anwendungen erleichtern. Selbst "Neuronale Hardware" ist mittlerweile entwickelt worden. Dabei handelt es sich um Zusatzhardware für Computersysteme zur Unterstützung der Rechenvorgange in Neuronalen Netzen