Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme: Grundlagen des Konnektionismus, Neuronaler Fuzzy-Systeme und der Kopplung mit wissensbasierten Methoden
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| Format: | Electronic eBook |
| Language: | German |
| Published: |
Wiesbaden
Vieweg+Teubner Verlag
1994
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| Series: | Artificial Intelligence / Künstliche Intelligenz
[1] |
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| Online Access: | Volltext |
| Item Description: | 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 |
| Physical Description: | 1 Online-Ressource (407S.) |
| ISBN: | 9783322859938 9783528052652 |
| DOI: | 10.1007/978-3-322-85993-8 |
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| spelling | Nauck, Detlef 1964- Verfasser (DE-588)171773527 aut Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme Grundlagen des Konnektionismus, Neuronaler Fuzzy-Systeme und der Kopplung mit wissensbasierten Methoden von Detlef Nauck, Frank Klawonn, Rudolf Kruse Wiesbaden Vieweg+Teubner Verlag 1994 1 Online-Ressource (407S.) txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Artificial Intelligence / Künstliche Intelligenz [1] 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 Computer science Computer Science Computer Science, general Informatik Fuzzy-Logik (DE-588)4341284-1 gnd rswk-swf Fuzzy-Regelung (DE-588)4395755-9 gnd rswk-swf Konnektionismus (DE-588)4265446-4 gnd rswk-swf Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd rswk-swf Fuzzy-Menge (DE-588)4061868-7 gnd rswk-swf Expertensystem (DE-588)4113491-6 gnd rswk-swf Fuzzy-Menge (DE-588)4061868-7 s Expertensystem (DE-588)4113491-6 s Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 s 1\p DE-604 Konnektionismus (DE-588)4265446-4 s 2\p DE-604 Fuzzy-Logik (DE-588)4341284-1 s 3\p DE-604 Fuzzy-Regelung (DE-588)4395755-9 s 4\p DE-604 Klawonn, Frank Sonstige oth Kruse, Rudolf Sonstige oth https://doi.org/10.1007/978-3-322-85993-8 Verlag Volltext 1\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 2\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 3\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 4\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk |
| spellingShingle | Nauck, Detlef 1964- Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme Grundlagen des Konnektionismus, Neuronaler Fuzzy-Systeme und der Kopplung mit wissensbasierten Methoden Computer science Computer Science Computer Science, general Informatik Fuzzy-Logik (DE-588)4341284-1 gnd Fuzzy-Regelung (DE-588)4395755-9 gnd Konnektionismus (DE-588)4265446-4 gnd Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd Fuzzy-Menge (DE-588)4061868-7 gnd Expertensystem (DE-588)4113491-6 gnd |
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