Neuronale Netze - Grundlagen

• Verfasst von: Kaffka, Thomas [VerfasserIn]
• Titel: Neuronale Netze - Grundlagen
• Institutionen: Safari, an O’Reilly Media Company. [MitwirkendeR]
• Verf.angabe: Kaffka, Thomas
• Ausgabe: 1st edition
• Verlagsort: [Erscheinungsort nicht ermittelbar]
• Verlag: mitp Verlag
• Jahr: 2017
• Umfang: 1 online resource (240 pages)
• Gesamttitel/Reihe: Mitp Professional
• Fussnoten: Online resource; Title from title page (viewed October 27, 2017)
• ISBN: 978-3-95845-609-9
• ComputerInfo: Mode of access: World Wide Web.
• Datenträger: Online-Ressource
• Sprache: eng ger
• Bibliogr. Hinweis: Erscheint auch als : Druck-Ausgabe
• Sach-SW: Electronic books ; local
• K10plus-PPN: 1736159801
• K10plus-PPN:
  Universitätsbibliothek
• Lokale URL UB: Zum Volltext
• Lokale URL UB: Bibliothek der Medizinischen Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg
• Bibliothek/Idn: UW / m3784044727
• Lokale URL Inst.: Zum Volltext

Abstract

Von den ersten Modellen bis zum Backpropagation-Netz Allgemeinverständliche Erläuterungen mit vielen Praxis- und Anwendungsbeispielen Zahlreiche Programme zum Ausprobieren, Ausführen und Trainieren Neuronaler Netze mit Beispieldaten Für Programmierer: Vollständige Programmierung eines Backpropagation-Netzes zur Passworterkennung (in Java) Dieses Buch ist eine grundlegende Einführung in die Entwicklung und Funktionsweise Neuronaler Netze. Sie lernen verschiedene Modelle kennen sowie alle Elemente, die für die Funktionalität Neuronaler Netze von Bedeutung sind. So werden Sie im Detail verstehen, wie diese arbeiten. Praxisansatz des Buches: Alle vorgestellten Netze werden beispielhaft anschaulich durchgerechnet. So können Sie nachvollziehen, wie ein Neuronales Netz funktioniert und arbeitet. Außerdem liefert der Autor zusätzlich zum Buch selbst erstellte Programme, mit denen Sie am PC experimentieren können, indem Sie Beispieldaten eingeben und die jeweiligen Eigenschaften der unterschiedlichen Netze praktisch ausprobieren sowie diese trainieren und ausführen können. Kaffka beschreibt zunächst die frühesten Modelle Neuronaler Netze sowie die Hebbsche Formel und das von Rosenblatt entwickelte Modell des Perzeptrons. Daraufhin geht er auf die Mustererkennung mit einem Hopfield-Netz ein und erläutert die Grundlagen eines einfachen und eines bidirektionalen Assoziativspeichers. Schließlich behandelt Kaffka das aktuelle Modell des Backpropagation-Netzes. Sie lernen im Detail, wie ein solches Neuronales Netz funktioniert – von der Netztopologie über die Transferfunktion bis zur Lernformel zum Trainieren eines Netzes. Darauf aufbauend stellt der Autor verschiedene Beispiele und Anwendungen für Neuronale Netze vor. Hier diskutiert er zusätzlich, wie diese im Rahmen der Regressionsanalyse eingesetzt werden können. Zudem wird gezeigt, dass Neuronale Netze auch drei- oder mehrdimensionale Funktionen erlernen können. Ein Ausblick zu Expertensystemen im Vergleich zu Neuronalen Netzen rundet die Einführung ab. Zusatznutzen für Programmierer: Programmierer, die selber ein neuronales Netz programmieren wollen, finden ein ausführliches Kapitel, in dem ein Backpropagation-Netz vollständig in Java programmiert wird. Für Programmierer wird der Java-Code aller im Buch verwendeten Programme erläutert. Downloads zum Buch: Alle Programme der im Buch beschriebenen Neuronalen Netze zum Ausprobieren Für Programmierer: Der Quellcode eines vollständigen Backpropagation-Netze...