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In Netzen Lernen


In Netzen Lernen
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In Netzen Lernen


In Netzen Lernen
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Author :
language : de
Publisher:
Release Date : 2010

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Motorisches Lernen Neuronale Netze


Motorisches Lernen Neuronale Netze
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Author : Damir Dugandzic
language : de
Publisher: GRIN Verlag
Release Date : 2007

Motorisches Lernen Neuronale Netze written by Damir Dugandzic and has been published by GRIN Verlag this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2007 with Sports & Recreation categories.


Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich Sport - Sportp dagogik, Didaktik, Note: 1,0, Universit t Karlsruhe (TH) (Institut f r Sport und Sportwissenschaft), Veranstaltung: Oberseminar Theoriefelder der Naturwissenschaften, 30 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Netzwerke begegnen uns mittlerweile in allen Bereichen des gesellschaftlichen und wissenschaftlichen Lebens. Netzwerke sind sogar berlebensnotwendig. "Viele aktuelle Untersuchungen weisen darauf hin, dass eine Verbesserung der Bew ltigung daher kommen kann, dass wir Teil eines sozialen Netzwerkes sind ...] (Zimbardo, Philip G. 1992, S.494). Welche Rolle neuronale Netzwerke in der Wissenschaft spielen, verdeutlicht folgende Aussage. Etwa 50.000 Forscher rund um den Globus sollen es sein - so die Zeitung DIE WOCHE vom 26. Oktober 2001 -, die sich momentan im engeren oder weiteren Sinne mit neurowissenschaftlichen Fragestellungen besch ftigen: so viele wie in keinem anderen Wissensgebiet. Hierbei ist ein Teil die Bereitstellung von Simulationen zur Veranschaulichung der grundlegenden Abl ufe bei Lernvorg ngen in Netzen mit synaptisch verbundenen Elementen, deren Verbindungsst rke einer erfolgsabh ngigen Ver nderung unterliegt. Es werden hier ber grundlegende Mechanismen der funktionellen Plastizit t veranschaulicht, die verschiedenen ...] Lernarten und Vermittlungsmethoden zugrunde liegen. (www.ebut.de, 2001)



Kleines Handbuch Neuronale Netze


Kleines Handbuch Neuronale Netze
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Author :
language : de
Publisher: Springer-Verlag
Release Date : 2013-03-09

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Das Buch ist ein systematisch gegliedertes Lern- und Nachschlagewerk, in dem die wesentlichen Konzepte und Modelle Neuronaler Netze zur Darstellung kommen. Ziel des Buches ist es, daß insbesondere diejenigen Anwender, die selbst Simulationsprogramme entwickeln wollen, die grundlegenden Kenntnisse in der notwendigen Tiefe vermittelt bekommen. Gleichzeitig ist das Buch eine wichtige Orientierungshilfe für Studenten der Informatik, der Biologie, Neurophysiologie, Psychologie und Technik, die mehr wissen wollen über eines der spannendsten Gebiete heutiger interdisziplinärer Forschung.



Lernen Und Verallgemeinern In Neuronalen Netzen


Lernen Und Verallgemeinern In Neuronalen Netzen
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Author : Roland Nehl
language : de
Publisher:
Release Date : 1991

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Maschinelles Lernen F R Einsteiger Einf Hrung Ins Machine Learning Neuronale Netze K Nstliche Intelligenz Und Deep Learning


Maschinelles Lernen F R Einsteiger Einf Hrung Ins Machine Learning Neuronale Netze K Nstliche Intelligenz Und Deep Learning
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Author : Tech Trip
language : de
Publisher: Independently Published
Release Date : 2019-01-10

Maschinelles Lernen F R Einsteiger Einf Hrung Ins Machine Learning Neuronale Netze K Nstliche Intelligenz Und Deep Learning written by Tech Trip and has been published by Independently Published this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-01-10 with Computers categories.


Einführung ins Maschinelle Lernen Du willst was Maschinellen Lernen ist? Du willst wissen, in welchen Bereich das Maschinelle Lernen angewendet werden kann? Du willst die Typen der Neuronalen Netze kennen lernen? Du willst wissen, wo Künstliche Intelligenz angewendet wird? Dann ist dieses Buch die perfekte Wahl für dich!Dieses Buch ist speziell für Einsteiger, aber auch für Fortgeschrittene geschrieben, die lernen wollen, was Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Deep Learning ist. Egal ob Student, Berufstätig oder IT-Spezialist, dieses Buch ist für jeden geeignet, der sich für die zukunftssicherste Industrie interessiert!Dieses Buch lehrt dich alles was du für das Maschinelle Lernen, Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Deep Learning wissen musst und wird dich bereits Heute zum KI-Spezialisten in deinem Umfeld machen!Inhaltsverzeichnis Algorithmen Drei Arten des maschinellen Lernens Supervidiertes Lernen - Die Zukunft vorhersagen Verstärkungslernen - Lösung interaktiver Probleme Wo und wie Maschine learning eingesetzt wird Arten von neuronalen Netzen Künstliche Intelligenz in der Medizin Künstliche Intelligenz im Finanzbereich Neuronale Netze und Deep Learning Die Delta-Regel Und vieles vieles mehr.. Hole dir jetzt dein Buch und beginne schon heute damit, zum nächsten KI-Profi zu werdenTags: Machine Learning, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Neuronale Netze



Neuronale Netze Und Subjektivit T


Neuronale Netze Und Subjektivit T
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Author : Anita Lenz
language : de
Publisher: Vieweg+Teubner Verlag
Release Date : 1995-07-01

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Neuronale Netze sind en vogue. Als neue Theorie von der Künstlichen Intelligenz hat sie die klassische KI beerbt. Die Neuro-Theorien haben die Definitionsmacht bei der Schaffung von Leitbegriffen übernommen. Dabei geht es um zwei zentrale Konzepte, um Bedeutungen und Lernen.Das wird in diesem Buch untersucht - erstmals mit dem theoretischen Ansatz der Kritischen Psychologie. Die Etappen des Buches sind: - Einführung in die Prinzipien Neuronaler Netze - Entstehung von Bedeutungen und die Verwendung von Bedeutungstheorien in der Informatik - Entwicklung des Lernens und die Verwendung von Lerntheorien bei Neuronalen Netzen - Untersuchung der Reichweite und Grenzen der Neuro-Theorien an Beispielen.



Lernen In Neuronalen Netzen Zur Approximation Und Zeitreihenprognose


Lernen In Neuronalen Netzen Zur Approximation Und Zeitreihenprognose
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Author : Christian Leger
language : de
Publisher:
Release Date : 1996

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Qualit Tsgesicherte Effiziente Entwicklung Vorw Rtsgerichteter K Nstlicher Neuronaler Netze Mit Berwachtem Lernen Queen


Qualit Tsgesicherte Effiziente Entwicklung Vorw Rtsgerichteter K Nstlicher Neuronaler Netze Mit Berwachtem Lernen Queen
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Author : Thomas Waschulzik
language : de
Publisher: BoD – Books on Demand
Release Date : 2023-10-10

Qualit Tsgesicherte Effiziente Entwicklung Vorw Rtsgerichteter K Nstlicher Neuronaler Netze Mit Berwachtem Lernen Queen written by Thomas Waschulzik and has been published by BoD – Books on Demand this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-10-10 with Computers categories.


In der vorliegenden Arbeit wird eine qualitätsgesicherte effiziente Entwicklung Neuronaler Netze QUEEN vorgestellt. Bestehend aus einem Vorgehensmodell und einer Entwicklungsmethodik unterstützt sie die Erstellung von vorwärtsgerichteten Neuronalen Netzen mit überwachtem Lernen für Klassifikations- und Approximations-aufgaben, welche durch die Vorgabe von Beispielen definiert werden. Den Phasen dieses Vorgehensmodells werden die zur Erstellung eines Neuronalen Netzes not-wendigen und sinnvollen Tätigkeiten zugeordnet. Das QUEEN-Vorgehensmodell ermöglicht eine einfache und strukturierte Kombination der Erstellung konventioneller Softwarekomponenten mit der Erstellung Neuronaler Netze. In das QUEEN-Vorgehensmodell ist die QUEEN-Methodik eingebettet, die auf drei Prinzipien beruht: 1. Definition einer Strategie für den Entwicklungsprozess: Vereinfachung der Aufgabenstellung durch die schrittweise Anpassung der Lagebeziehungen der Beispiele im Eingaberaum an die Lagebeziehungen im Ausgaberaum. 2. Strukturierung der Entwicklung der Neuronalen Netze durch Definition einer Ordnung über den Neuronalen Netzen hinsichtlich der Komplexität ihrer Interpretierbarkeit. Um bei der Entwicklung möglichst einfache Neuronale Netze zu erhalten und eine geeignete Qualitätssicherung durchführen zu können, wird mit entsprechend der Ordnung möglichst einfachen Neuronalen Netzen begonnen und die Komplexität nur bei Bedarf erhöht. 3. Bereitstellung von Methoden zur systematischen Vermeidung und Behebung von Problemen im Entwicklungsprozess. Die Qualitätssicherung basiert unter anderem auf einer detaillierten Analyse der zum Training des Netzes erhobenen und erfassten Beispiele, der Interpretation der erstellten Neuronalen Netze durch einen Fachexperten des Anwendungsgebietes und einer systematischen Qualitätskontrolle jedes erstellten Zwischenproduktes. Die Anzahl der Zwischenschritte zur Entwicklung eines Neuronalen Netzes wird durch die Trennung der Repräsentations- und Kodierungsphase von der Entwicklung des Neuronalen Netzes erhöht. Zur Qualitätskontrolle der in der Kodierungs- und Repräsentationsphase erstellten Zwischenergebnisse wurden im Rahmen dieser Arbeit Qualitätsindikatoren entwickelt. Anhand von 17 Projekten aus den Anwendungsgebieten Medizin und Technik wird gezeigt, dass sich mit Hilfe von QUEEN Projekte effizient und qualitätsgesichert durchführen lassen.



Wie Neuronale Netze Lernen


Wie Neuronale Netze Lernen
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Author : Gudrun Back
language : de
Publisher:
Release Date : 1998

Wie Neuronale Netze Lernen written by Gudrun Back and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 1998 with categories.




Neuronale Netze


Neuronale Netze
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Author : Heinrich Braun
language : de
Publisher: Springer-Verlag
Release Date : 2013-03-07

Neuronale Netze written by Heinrich Braun and has been published by Springer-Verlag this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2013-03-07 with Computers categories.


In diesem Buch findet der Leser effiziente Methoden zur Optimierung Neuronaler Netze. Insbesondere durch die ausführliche Behandlung des Reinforcement Learning und der Evolutiven Optimierung geht es über den Inhalt der bisherigen Lehrbücher zum Thema Neuronale Netze hinaus. Die Optimierung neuronaler Modelle wird in folgende Faktoren aufgeteilt: Neuronale Modelle, Lernprobleme, Optimierungsverfahren und Hardwareimplementierung. Dadurch erhält der Leser die Möglichkeit, in seiner eigenen Anwendung die Bausteine seinen Zielen entsprechend zu kombinieren: Neuronales Modell vs. Neuro-Fuzzy-Modell, Supervised Learning vs. Reinforcement Learning, Gradientenabstieg vs. Evolution, sequentiell vs. parallel.