Neuronale Netze: eine Einführung in die Grundlagen, Anwendungen und Datenauswertung
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Sprache: | German |
Veröffentlicht: |
Bern
hogrefe
2018
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5
Inhaltsverzeichnis
Vorwort zur dritten Auflage 9
Vorwort zur zweiten Auflage 10
Vorwort zur ersten Auflage 11
1 Grundlagen 15
1 1 Übersicht und Lemziele 15
1 2 Einleitung 15
1 3 Units und ihre Verbindungen 16
1 4 Funktionsweise von Units 18
141 Input und Netzinput 19
142 Aktivitätsfunktion 20
143 Output 26
1 5 Bias-Units 27
1 6 Trainings- und Testphase 28
1 7 Matrizendarstellung 29
1 8 Zusammenfassung 31
1 9 Übungsaufgaben 33
2 Lernregeln 35
2 1 Übersicht und Lemziele 35
2 2 Einleitung 35
2 3 Hebb-Regel 38
2 4 Delta-Regel 39
2 5 Gradientenabstiegsverfahren 41
251 Lösungsansatz 42
252 Probleme des Verfahrens 45
253 Lösungsansätze 47
2 6 Backpropagation 52
261 Einleitung 52
262 Problemstellung und Algorithmus Ji
2 7 Competitive Learning 56
2 8 Zusammenfassung 57
2 9 Übungsaufgaben 58
6
Inhaltsverzeichnis
3 Netztypen 61
3 1 Übersicht und Lemziele 61
3 2 Einleitung 61
3 3 Pattem Associator 63
331 Beispielberechnung 64
332 Eigenschaften 66
3 4 Rekurrente Netze 66
341 Simple Recurrent Networks 68
342 Jordan-Netze, Elman-Netze undAutoassociator 70
343 Attraktorennetze 71
344 Anwendungen 74
3 5 Kompetitive Netze 74
3 6 Kohonennetze 78
361 Berechnung 79
362 Wichtige Parameter 83
363 Anwendungen 87
3 7 Constraint-Satisfaction-Netze 89
371 Beispiel eines Constraint-Satisfaction-Netzes: Jets und Sharks 92
3 8 Zusammenfassung 93
3 9 Übungsaufgaben 94
4 Eigenschaften 97
4 1 Übersicht und Lemziele 97
4 2 Eigenschaften neuronaler Netze 97
4 3 Probleme neuronaler Netze 100
4 4 Zusammenfassung 102
4 5 Übungsaufgaben 104
5 Anwendungen 105
5 1 Übersicht und Lemziele 105
5 2 Einleitung 105
5 3 Farbkonstanz 106
531 Ausgangssituation 106
532 Netzaufbau 108
533 Ergebnisse und Fazit 111
Inhaltsverzeichnis
7
5 4 Routinetätigkeiten 112
541A usgangssituation 112
542 Netzaußau 115
543 Ergebnisse und Fazit 116
5 5 Autismus 119
551A usgangssituation 119
552 Netzaußau 122
553 Ergebnisse und Fazit 124
5 6 Serielles Lernen 127
561 Ausgangssituation 127
562 Netzaußau 128
563 Ergebnisse und Fazit 131
5 7 Spielkarten sortieren 133
571A usgangssituation 133
572 Netzaußau 135
573 Ergebnisse und Fazit 136
5 8 Zahlenrepräsentation 137
581A usgangssituation 137
582 Netzaußau 140
583 Ergebnisse und Fazit 141
5 9 Übungsaufgaben 143
6 Datenauswertung 145
6 1 Übersicht und Lemziele 145
6 2 Einleitung 145
6 3 Visual-XSel 148
631 Datensatz einfiigen und Dialogbox auswählen 149
632 Variablen auswählen 150
633 Modellparameter festlegen 153
634 Korrelationen der Datenanalyse überprüfen 155
635 Modellgewichte berechnen lassen 157
636 Kennwerte der Datenauswertung interpretieren 160
637 Weitere Einstellungen 162
638 Ergebnisse der Datenauswertung graphisch darstellen 164
6 4 MemBrain 168
641 Units einßgen 169
642 Verbindungen erstellen 173
643 Datensatz erstellen oder einfiigen 175
Inhaltsverzeichnis
644 Lernregel auswählen 178
645 Gewichte initialisieren und trainieren 181
646 Trainiertes Netz überprüfen 183
6 5 SPSS 186
651 Datensatz einfügen und Neuronale-Netze-Dialogbox auswählen 186
652 Variablen auswählen und Partitions-Datenblatt ausfüllen 187
653 Netzwerkarchitektur und Trainingsoptionen festlegen 189
654 Ausgabeeinstellungen vornehmen und Vorhersagen speichern 191
655 Export und weitere Optionen vornehmen 193
6 6 Übungsaufgaben 194
Literaturverzeichnis 197
Sachverzeichnis 203
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