Neuronale Netze - Grundlagen: mit Beispielprogrammen in Java
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2017
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Inhaltsverzeichnis
Prolog. 11
Einleitung. 17
1 Neuronale Netze und das Gehirn. 21
1.1 Was sind Neuronale Netze?. 22
1.2 Das Gehirn als Vorbild. 23
1.2.1 Organisation und Physiologie des Gehirns. 24
1.2.2 Die biologische Nervenzelle. 25
2 Die Simulation des Gehirns. 29
2.1 Die ersten Versuche. 29
2.2 Die Hebbsche Formel. 33
2.3 Das Perzeptron. 34
2.3.1 Die Theorie von Rosenblatt. 34
2.3.2 Das Perzeptron auf dem Papier. 36
2.3.3 Das Programm zum Perzeptron. 38
3 Mustererkennung durch ein Hopfield-Netz. 45
3.1 Der Assoziativspeicher. 45
3.1.1 Das Hopfield-Netz auf dem Papier. 46
3.1.2 Mustererkennung. 50
3.1.3 Ein Beispiel für Mustererkennung. 52
4 Der bidirektionale Assoziativspeicher. 59
4.1 Verteilter Assoziativspeicher. 59
4.1.1 Der bidirektionale Assoziativspeicher auf dem Papier. 62
4.1.2 Mustererkennung mit dem bidirektionalen
Assoziativspeicher. 66
4.1.3 Bilderkennung mit dem bidirektionalen
Assoziativspeicher
70
Inhaltsverzeichnis
5 Das Backpropagation-Netz. 79
5.1 Netztopologie. 79
5.2 Die Transferfunktion. 80
5.3 Die Lemformel. 82
5.4 Das Backpropagation-Netz auf dem Papier. 85
6 Vorstellung eines Programms zum Ausführen
Neuronaler Netze. 91
6.1 Allgemeine Erläuterungen des Programms NetAndDecision. 91
6.2 Verwalten der Projekte. 92
6.3 Die Gewichtsmatrix. 96
6.4 Beispiele erfassen. 97
6.5 Der Beispiel-Generator. 98
6.6 Das Training des Netzes. 101
6.7 Die Ausführung des Netzes. 103
6.8 Die Lernkurve. 103
6.9 Die Grafik. 104
7 Beispiele für Neuronale Netze. 107
7.1 Ermittlung der Wurfweite eines Steins. 107
7.2 Kreditvergabe Entscheidung. 117
7.3 Unterstützung der Kaufentscheidung für einen PC. 120
8 Regressionsanalyse mit einem Neuronalen Netz. 125
8.1 Die Chartanalyse mit einem Neuronalen Netz. 125
8.2 Die Regressionsanalyse. 129
8.3 Mehrdimensionale Funktionen. 133
9 Expertensysteme. 137
9.1 Das Erheben von Wissen. 138
9.2 Aufbau eines Expertensystems. 139
9.2.1 Wissensbasis. 140
9.2.2 Darstellungsproblematik von Wissen. 140
9.2.3 Regelbasis. 141
9.2.4 Datenbasis. 142
9.2.5 Regelinterpreter (Inferenzkomponente). 142
9.2.6 Userschnittstelle. 143
9.3 Vorstellung eines Programms zum Ausführen von
Expertensystemen. 143
9.3.1 Verwalten von Projekten. 144
Inhaltsverzeichnis
9.3.2 Expertensystem Analyse. 145
9.3.3 Expertensystem Daten. 146
9.3.4 Verwalten von Expertensystemen. 147
9.3.5 Verwalten von Attributen. 149
9.3.6 Verwalten von Regeln. 152
9.4 Regelbasis zur Auswahl von statistischen Prognoseverfahren. 155
9.4.1 Literaturstudium zum Erheben des Expertenwissens. 156
9.4.2 Ausführen des Expertensystems. 159
9.5 Regelbasis zur Unterstützung der Kaufentscheidung für
einen PC. 161
10 Ein Backpropagation-Netz programmieren. 169
10.1 Erfassung von Passwort-Mustern. 170
10.2 Ein Neuronales Netz zur Erkennung von Passwort-Mustern. 175
10.3 Die Programmierung des Neuronalen Netzes. 178
10.3.1 Die Programmierung des Hauptprogramms. 179
10.3.2 Der Konstruktor der Klasse »NeuralNetwork«. 180
10.3.3 Das Einlesen und Verarbeiten von Kommandos. 181
10.3.4 Weitere Methoden der Klasse »NeuralNetwork«. 187
10.3.5 Das Einlesen der Beispieldaten. 188
10.4 Die Programmierung der Backpropagation-Technologie. 194
10.4.1 Das Ausführen des Neuronalen Netzes. 195
10.4.2 Das Training des Neuronalen Netzes. 196
10.4.3 Das Ausführen von außen. 200
11 Ausblick. 203
A Anhang. 207
A.l Die Beispielprogramme. 207
A.2 Installation der Beispielprogramme. 208
A. 3 Die verwendete Datenbanktechnologie. 208
B Dokumentierter Quelltext der Programme. 213
B. l Das Programm Perzeptron. 213
B.2 Das Programm HopfieldNet. 220
B.3 Das Programm AssociativeMemory. 225
B.4 Das Programm AssociativeMemoryPicture. 230
Stichwortverzeichnis. 237 |
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