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Neuronale Netze - Grundlagen: Mit Beispielprogrammen in Java.
| Clasificación: | Libro Electrónico |
|---|---|
| Autor principal: | |
| Formato: | Electrónico eBook |
| Idioma: | Inglés |
| Publicado: |
[Place of publication not identified] :
MITP Verlags GmbH & Co. KG : MITP,
2017.
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| Temas: | |
| Acceso en línea: | Texto completo |
Tabla de Contenidos:
- Cover
- Titel
- Impressum
- Inhaltsverzeichnis
- Prolog
- Einleitung
- Kapitel 1: Neuronale Netze und das Gehirn
- 1.1 Was sind Neuronale Netze?
- 1.2 Das Gehirn als Vorbild
- 1.2.1 Organisation und Physiologie des Gehirns
- 1.2.2 Die biologische Nervenzelle
- Kapitel 2: Die Simulation des Gehirns
- 2.1 Die ersten Versuche
- 2.2 Die Hebbsche Formel
- 2.3 Das Perzeptron
- 2.3.1 Die Theorie von Rosenblatt
- 2.3.2 Das Perzeptron auf dem Papier
- 2.3.3 Das Programm zum Perzeptron
- Kapitel 3: Mustererkennung durch ein Hopfield-Netz
- 3.1 Der Assoziativspeicher
- 3.1.1 Das Hopfield-Netz auf dem Papier
- 3.1.2 Mustererkennung
- 3.1.3 Ein Beispiel für Mustererkennung
- Kapitel 4: Der bidirektionale Assoziativspeicher
- 4.1 Verteilter Assoziativspeicher
- 4.1.1 Der bidirektionale Assoziativspeicher auf dem Papier
- 4.1.2 Mustererkennung mit dem bidirektionalen Assoziativspeicher
- 4.1.3 Bilderkennung mit dem bidirektionalen Assoziativspeicher
- Kapitel 5: Das Backpropagation-Netz
- 5.1 Netztopologie
- 5.2 Die Transferfunktion
- 5.3 Die Lernformel
- 5.4 Das Backpropagation-Netz auf dem Papier
- Kapitel 6: Vorstellung eines Programms zum Ausführen Neuronaler Netze
- 6.1 Allgemeine Erläuterungen des Programms NetAndDecision
- 6.2 Verwalten der Projekte
- 6.3 Die Gewichtsmatrix
- 6.4 Beispiele erfassen
- 6.5 Der Beispiel-Generator
- 6.6 Das Training des Netzes
- 6.7 Die Ausführung des Netzes
- 6.8 Die Lernkurve
- 6.9 Die Grafik
- Kapitel 7: Beispiele für Neuronale Netze
- 7.1 Ermittlung der Wurfweite eines Steins
- 7.2 Kreditvergabe Entscheidung
- 7.3 Unterstützung der Kaufentscheidung für einen PC
- Kapitel 8: Regressionsanalyse mit einem Neuronalen Netz
- 8.1 Die Chartanalyse mit einem Neuronalen Netz
- 8.2 Die Regressionsanalyse
- 8.3 Mehrdimensionale Funktionen
- Kapitel 9: Expertensysteme
- 9.1 Das Erheben von Wissen
- 9.2 Aufbau eines Expertensystems
- 9.2.1 Wissensbasis
- 9.2.2 Darstellungsproblematik von Wissen
- 9.2.3 Regelbasis
- 9.2.4 Datenbasis
- 9.2.5 Regelinterpreter (Inferenzkomponente)
- 9.2.6 Userschnittstelle
- 9.3 Vorstellung eines Programms zum Ausführen von Expertensystemen
- 9.3.1 Verwalten von Projekten
- 9.3.2 Expertensystem Analyse
- 9.3.3 Expertensystem Daten
- 9.3.4 Verwalten von Expertensystemen
- 9.3.5 Verwalten von Attributen
- 9.3.6 Verwalten von Regeln
- 9.4 Regelbasis zur Auswahl von statistischen Prognoseverfahren
- 9.4.1 Literaturstudium zum Erheben des Expertenwissens
- 9.4.2 Ausführen des Expertensystems
- 9.5 Regelbasis zur Unterstützung der Kaufentscheidung für einen PC
- Kapitel 10: Ein Backpropagation-Netz programmieren
- 10.1 Erfassung von Passwort-Mustern
- 10.2 Ein Neuronales Netz zur Erkennung von Passwort-Mustern
- 10.3 Die Programmierung des Neuronalen Netzes
- 10.3.1 Die Programmierung des Hauptprogramms
- 10.3.2 Der Konstruktor der Klasse »NeuralNetwork«