Neural NetworksA Systematic Introduction
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Zusammenfassungen
Artificial neural networks are an alternative computational paradigm with roots in neurobiology which has attracted increasing interest in recent years. This book is a comprehensive introduction to the topic that stresses the systematic development of the underlying theory. Starting from simple threshold elements, more advanced topics are introduced, such as multilayer networks, efficient learning methods, recurrent networks, and self-organization. The various branches of neural network theory are interrelated closely and quite often unexpectedly, so the chapters treat the underlying connection between neural models and offer a unified view of the current state of research in the field.
The book has been written for anyone interested in understanding artificial neural networks or in learning more about them. The only mathematical tools needed are those learned during the first two years at university. The text contains more than 300 figures to stimulate the intuition of the reader and to illustrate the kinds of computation performed by neural networks. Material from the book has been used successfully for courses in Germany, Austria and the United States.
Von Klappentext im Buch Neural Networks (1996) auf Seite 6
Kapitel 
- 1. The Biological Paradigm (Seite 3 - 27)
- 2. Threshold Logic (Seite 29 - 53)
- 3. Weighted Networks - The Perceptron (Seite 55 - 76)
- 4. Perceptron Learning (Seite 77 - 98)
- 5. Unsupervised Learning and Clustering Algorithms (Seite 99 - 121)
- 6. One and Two Layered Networks (Seite 123 - 148)
- 7. The Backpropagation Algorithm (Seite 149 - 182)
- 8. Fast Learning Algorithms (Seite 183 - 225)
- 9. Statistics and Neural Networks (Seite 227 - 261)
- 10. The Complexity of Learning (Seite 263 - 285)
- 11. Fuzzy Logic (Seite 287 - 308)
- 12. Associative Networks (Seite 309 - 334)
- 13. The Hopfield Model (Seite 335 - 369)
- 14. Stochastic Networks (Seite 371 - 387)
- 15. Kohonen Networks (Seite 389 - 410)
- 16. Modular Neural Networks (Seite 411 - 425)
- 17. Genetic Algorithms (Seite 427 - 448)
- 18. Hardware for Neural Networks (Seite 449 - 476)
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![]() Nicht erwähnte Begriffe | Farbwahrnehmung, Gödelsches Theorem, Halteproblem, LehrerIn, Neurobiologie, NP, P (PTIME), Schule, Unterricht |
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Beat und dieses Buch
Beat hat dieses Buch während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Aufgrund der vielen Verknüpfungen im Biblionetz scheint er sich intensiver damit befasst zu haben.