-
Schöneburg, E.; Hansen, N.; Gawelczyk, A.: Neuronale Netzwerke : Einführung, Überblick, Anwendungsmöglichkeiten (1992)
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- Classification
- Mat T 1091 / Neuronales Netz
- RSWK
- Neuronales Netz
Neuronales Netz / Einführung (BVB)
Neuronales Netz / Diskette (BVB)
- SBB
- Mat T 1091 / Neuronales Netz
- Subject
- Neuronales Netz
Neuronales Netz / Einführung (BVB)
Neuronales Netz / Diskette (BVB)
-
Mattke, S.: Neuronales Netz von Google übertrifft Menschen bei der Ortsbestimmung von Fotos (2016)
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- Content
- Bezugnahme auf: http://www.heise.de/tr/artikel/Neuronales-Netz-mit-uebermenschlichen-Faehigkeiten-3117954.html.
- Source
- http://www.heise.de/newsticker/meldung/Neuronales-Netz-von-Google-uebertrifft-Menschen-bei-der-Ortsbestimmung-von-Fotos-3117960.html?view=print
-
Verwer, K.: Freiheit und Verantwortung bei Hans Jonas (2011)
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- Content
- Vgl.: http%3A%2F%2Fcreativechoice.org%2Fdoc%2FHansJonas.pdf&usg=AOvVaw1TM3teaYKgABL5H9yoIifA&opi=89978449.
-
Brause, R.: Neuronale Netze : eine Einführung in die Neuroinformatik (1991)
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- Classification
- Mat T 1091 / Neuronales Netz
- RSWK
- Neuronales Netz
Neuronales Netz / Einführung (BVB)
- SBB
- Mat T 1091 / Neuronales Netz
- Subject
- Neuronales Netz
Neuronales Netz / Einführung (BVB)
-
Allman, W.F.: Menschliches Denken - Künstliche Intelligenz : von der Gehirnforschung zur nächsten Computer-Generation (1990)
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- RSWK
- Neuronales Netz / Neurobiologie
Gehirn / Neuronales Netz
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- Subject
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-
Becker, R.: Machine / Deep Learning : wie lernen künstliche neuronale Netze? (2017)
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- Abstract
- Ein wichtiges Merkmal von Systemen mit künstlicher Intelligenz ist die Fähigkeit, selbständig zu lernen. Anders als bei klassischer Software, die Probleme und Fragen auf Basis von vorher festgelegten Regeln abarbeitet, können selbstlernende Machine Learning Algorithmen die besten Regeln für die Lösung bestimmter Aufgaben selber lernen. In diesem Artikel wird am Beispiel von künstlichen neuronalen Netzen erklärt, was "lernen" in diesem Zusammenhang heißt, und wie es funktioniert. Ein künstliches neuronales Netz besteht aus vielen einzelnen Neuronen, die meistens in mehreren miteinander verbundenen Schichten (Layern) angeordnet sind. Die Zahl der Layer bestimmt unter anderem den Grad der Komplexität, den ein künstliches neuronales Netz abbilden kann. Viele Layer machen ein neuronales Netz "tief" - daher spricht man in diesem Zusammenhang auch vom Deep Learning als einer Unterkategorie des Machine Learning (Maschinenlernen bzw. maschinelles lernen).
-
Braun, H.: Neuronale Netze : Optimierung durch Lernen und Evolution (1997)
0.20
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- RSWK
- Neuronales Netz
- Subject
- Neuronales Netz
-
Neuronales Netz mit "übermenschlichen" Fähigkeiten (2016)
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- Content
- Vgl. auch: Mattke, S.: Neuronales Netz von Google übertrifft Menschen bei der Ortsbestimmung von Fotos.
- Source
- http://www.heise.de/tr/artikel/Neuronales-Netz-mit-uebermenschlichen-Faehigkeiten-3117954.html?view=print [Technology review]
-
Jaenecke, P.: Was ist ein neuronales Netz? (1992)
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-
Mainzer, K.: Gehirn, Computer, Komplexität (1997)
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- RSWK
- Neuronales Netz / Komplexes System / Dynamisches System (231) (321)
- Subject
- Neuronales Netz / Komplexes System / Dynamisches System (231) (321)
-
Rojas, R.: Theorie der neuronalen Netze : eine systematische Einführung (1993)
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- Classification
- Mat T 1091 / Neuronales Netz
- RSWK
- Neuronales Netz
Neuronales Netz / Lehrbuch (BVB)
- SBB
- Mat T 1091 / Neuronales Netz
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- Neuronales Netz
Neuronales Netz / Lehrbuch (BVB)
-
Schrodt, R.: Tiefen und Untiefen im wissenschaftlichen Sprachgebrauch (2008)
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- Content
- Vgl. auch: https://studylibde.com/doc/13053640/richard-schrodt. Vgl. auch: http%3A%2F%2Fwww.univie.ac.at%2FGermanistik%2Fschrodt%2Fvorlesung%2Fwissenschaftssprache.doc&usg=AOvVaw1lDLDR6NFf1W0-oC9mEUJf.
-
Suchenwirth, L.: Sacherschliessung in Zeiten von Corona : neue Herausforderungen und Chancen (2019)
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- Footnote
- https%3A%2F%2Fjournals.univie.ac.at%2Findex.php%2Fvoebm%2Farticle%2Fdownload%2F5332%2F5271%2F&usg=AOvVaw2yQdFGHlmOwVls7ANCpTii.
-
Gödert, W.; Lepsky, K.: Informationelle Kompetenz : ein humanistischer Entwurf (2019)
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- Footnote
- Rez. in: Philosophisch-ethische Rezensionen vom 09.11.2019 (Jürgen Czogalla), Unter: https://philosophisch-ethische-rezensionen.de/rezension/Goedert1.html. In: B.I.T. online 23(2020) H.3, S.345-347 (W. Sühl-Strohmenger) [Unter: https%3A%2F%2Fwww.b-i-t-online.de%2Fheft%2F2020-03-rezensionen.pdf&usg=AOvVaw0iY3f_zNcvEjeZ6inHVnOK]. In: Open Password Nr. 805 vom 14.08.2020 (H.-C. Hobohm) [Unter: https://www.password-online.de/?mailpoet_router&endpoint=view_in_browser&action=view&data=WzE0MywiOGI3NjZkZmNkZjQ1IiwwLDAsMTMxLDFd].
-
Churchland, P.M.: ¬Die Seelenmaschine : eine philosophische Reise ins Gehirn (1997)
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- RSWK
- Gehirn / Neuronales Netz / Leib-Seele-Problem / Materialismus / Philosophy of mind (21345) (32145)
- Subject
- Gehirn / Neuronales Netz / Leib-Seele-Problem / Materialismus / Philosophy of mind (21345) (32145)
-
Mandl, T.: Tolerantes Information Retrieval : Neuronale Netze zur Erhöhung der Adaptivität und Flexibilität bei der Informationssuche (2001)
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- Abstract
- Ein wesentliches Bedürfnis im Rahmen der Mensch-Maschine-Interaktion ist die Suche nach Information. Um Information Retrieval (IR) Systeme kognitiv adäquat zu gestalten und sie an den Menschen anzupassen bieten sich Modelle des Soft Computing an. Ein umfassender state-of-the-art Bericht zu neuronalen Netzen im IR zeigt dass die meisten bestehenden Modelle das Potential neuronaler Netze nicht ausschöpfen. Das vorgestellte COSIMIR-Modell (Cognitive Similarity learning in Information Retrieval) basiert auf neuronalen Netzen und lernt, die Ähnlichkeit zwischen Anfrage und Dokument zu berechnen. Es trägt somit die kognitive Modellierung in den Kern eines IR Systems. Das Transformations-Netzwerk ist ein weiteres neuronales Netzwerk, das die Behandlung von Heterogenität anhand von Expertenurteilen lernt. Das COSIMIR-Modell und das Transformations-Netzwerk werden ausführlich diskutiert und anhand realer Datenmengen evaluiert
- Content
- Kapitel: 1 Einleitung - 2 Grundlagen des Information Retrieval - 3 Grundlagen neuronaler Netze - 4 Neuronale Netze im Information Retrieval - 5 Heterogenität und ihre Behandlung im Information Retrieval - 6 Das COSIMIR-Modell - 7 Experimente mit dem COSIMIR-Modell und dem Transformations-Netzwerk - 8 Fazit
- Footnote
- Rez. in: nfd - Information 54(2003) H.6, S.379-380 (U. Thiel): "Kannte G. Salton bei der Entwicklung des Vektorraummodells die kybernetisch orientierten Versuche mit assoziativen Speicherstrukturen? An diese und ähnliche Vermutungen, die ich vor einigen Jahren mit Reginald Ferber und anderen Kollegen diskutierte, erinnerte mich die Thematik des vorliegenden Buches. Immerhin lässt sich feststellen, dass die Vektorrepräsentation eine genial einfache Darstellung sowohl der im Information Retrieval (IR) als grundlegende Datenstruktur benutzten "inverted files" als auch der assoziativen Speichermatrizen darstellt, die sich im Laufe der Zeit Über Perzeptrons zu Neuronalen Netzen (NN) weiterentwickelten. Dieser formale Zusammenhang stimulierte in der Folge eine Reihe von Ansätzen, die Netzwerke im Retrieval zu verwenden, wobei sich, wie auch im vorliegenden Band, hybride Ansätze, die Methoden aus beiden Disziplinen kombinieren, als sehr geeignet erweisen. Aber der Reihe nach... Das Buch wurde vom Autor als Dissertation beim Fachbereich IV "Sprachen und Technik" der Universität Hildesheim eingereicht und resultiert aus einer Folge von Forschungsbeiträgen zu mehreren Projekten, an denen der Autor in der Zeit von 1995 bis 2000 an verschiedenen Standorten beteiligt war. Dies erklärt die ungewohnte Breite der Anwendungen, Szenarien und Domänen, in denen die Ergebnisse gewonnen wurden. So wird das in der Arbeit entwickelte COSIMIR Modell (COgnitive SIMilarity learning in Information Retrieval) nicht nur anhand der klassischen Cranfield-Kollektion evaluiert, sondern auch im WING-Projekt der Universität Regensburg im Faktenretrieval aus einer Werkstoffdatenbank eingesetzt. Weitere Versuche mit der als "Transformations-Netzwerk" bezeichneten Komponente, deren Aufgabe die Abbildung von Gewichtungsfunktionen zwischen zwei Termräumen ist, runden das Spektrum der Experimente ab. Aber nicht nur die vorgestellten Resultate sind vielfältig, auch der dem Leser angebotene "State-of-the-Art"-Überblick fasst in hoch informativer Breite Wesentliches aus den Gebieten IR und NN zusammen und beleuchtet die Schnittpunkte der beiden Bereiche. So werden neben den Grundlagen des Text- und Faktenretrieval die Ansätze zur Verbesserung der Adaptivität und zur Beherrschung von Heterogenität vorgestellt, während als Grundlagen Neuronaler Netze neben einer allgemeinen Einführung in die Grundbegriffe u.a. das Backpropagation-Modell, KohonenNetze und die Adaptive Resonance Theory (ART) geschildert werden. Einweiteres Kapitel stellt die bisherigen NN-orientierten Ansätze im IR vor und rundet den Abriss der relevanten Forschungslandschaft ab. Als Vorbereitung der Präsentation des COSIMIR-Modells schiebt der Autor an dieser Stelle ein diskursives Kapitel zum Thema Heterogenität im IR ein, wodurch die Ziele und Grundannahmen der Arbeit noch einmal reflektiert werden. Als Dimensionen der Heterogenität werden der Objekttyp, die Qualität der Objekte und ihrer Erschließung und die Mehrsprachigkeit genannt. Wenn auch diese Systematik im Wesentlichen die Akzente auf Probleme aus den hier tangierten Projekten legt, und weniger eine umfassende Aufbereitung z.B. der Literatur zum Problem der Relevanz anstrebt, ist sie dennoch hilfreich zum Verständnis der in den nachfolgenden Kapitel oft nur implizit angesprochenen Designentscheidungen bei der Konzeption der entwickelten Prototypen. Der Ansatz, Heterogenität durch Transformationen zu behandeln, wird im speziellen Kontext der NN konkretisiert, wobei andere Möglichkeiten, die z.B. Instrumente der Logik und Probabilistik einzusetzen, nur kurz diskutiert werden. Eine weitergehende Analyse hätte wohl auch den Rahmen der Arbeit zu weit gespannt,
Im abschließenden Kapitel des Buchs berichtet der Autor über eine Reihe von Experimenten, die im Kontext unterschiedlicher Anwendungen durchgeführt wurden. Die Evaluationen wurden sehr sorgfältig durchgeführt und werden kompetent kommentiert, so dass der Leser sich ein Bild von der Komplexität der Untersuchungen machen kann. Inhaltlich sind die Ergebnisse unterschiedlich, die Verwendung des NN-Ansatzes ist sehr abhängig von der Menge und Qualität des Trainingsmaterials (so sind die Ergebnisse auf der Cranfield-Kollektion wegen der geringen Anzahl von zur Verfügung stehenden Relevanzurteilen schlechter als die der traditionellen Verfahren). Das Experiment mit Werkstoffinformationen im Projekt WING ist eine eher traditionelle NN-Applikation: Aus Merkmalsvektoren soll auf die "Anwendungsähnlichkeit" von Werkstoffen geschlossen werden, was offenbar gut gelingt. Hier sind die konkurrierenden Verfahren aber weniger im IR zu vermuten, sondern eher im Gebiet des Data Mining. Die Versuche mit Textdaten sind Anregung, hier weitere, systematischere Untersuchungen vorzunehmen. So sollte z.B. nicht nur ein Vergleich mit klassischen One-shot IR-Verfahren durchgeführt werden, viel interessanter und aussagekräftiger ist die Gegenüberstellung von NN-Systemen und lernfähigen IR-Systemen, die z.B. über Relevance Feedback Wissen akkumulieren (vergleichbar den NN in der Trainingsphase). Am Ende könnte dann nicht nur ein einheitliches Modell stehen, sondern auch Erkenntnisse darüber, welches Lernverfahren wann vorzuziehen ist. Fazit: Das Buch ist ein hervorragendes Beispiel der "Schriften zur Informationswissenschaft", mit denen der HI (Hochschulverband für Informationswissenschaft) die Ergebnisse der informationswissenschaftlichen Forschung seit etlichen Jahren einem größerem Publikum vorstellt. Es bietet einen umfassenden Überblick zum dynamisch sich entwickelnden Gebiet der Neuronalen Netze im IR, die sich anschicken, ein "tolerantes Information Retrieval" zu ermöglichen."
- RSWK
- Information Retrieval / Neuronales Netz
- Subject
- Information Retrieval / Neuronales Netz
-
Shala, E.: ¬Die Autonomie des Menschen und der Maschine : gegenwärtige Definitionen von Autonomie zwischen philosophischem Hintergrund und technologischer Umsetzbarkeit (2014)
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- Footnote
- Vgl. unter: https://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwizweHljdbcAhVS16QKHXcFD9QQFjABegQICRAB&url=https%3A%2F%2Fwww.researchgate.net%2Fpublication%2F271200105_Die_Autonomie_des_Menschen_und_der_Maschine_-_gegenwartige_Definitionen_von_Autonomie_zwischen_philosophischem_Hintergrund_und_technologischer_Umsetzbarkeit_Redigierte_Version_der_Magisterarbeit_Karls&usg=AOvVaw06orrdJmFF2xbCCp_hL26q.
-
Donsbach, W.: Wahrheit in den Medien : über den Sinn eines methodischen Objektivitätsbegriffes (2001)
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- Source
- Politische Meinung. 381(2001) Nr.1, S.65-74 [https%3A%2F%2Fwww.dgfe.de%2Ffileadmin%2FOrdnerRedakteure%2FSektionen%2FSek02_AEW%2FKWF%2FPublikationen_Reihe_1989-2003%2FBand_17%2FBd_17_1994_355-406_A.pdf&usg=AOvVaw2KcbRsHy5UQ9QRIUyuOLNi]
-
Gabler, S.: Vergabe von DDC-Sachgruppen mittels eines Schlagwort-Thesaurus (2021)
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- Content
- Master thesis Master of Science (Library and Information Studies) (MSc), Universität Wien. Advisor: Christoph Steiner. Vgl.: https://www.researchgate.net/publication/371680244_Vergabe_von_DDC-Sachgruppen_mittels_eines_Schlagwort-Thesaurus. DOI: 10.25365/thesis.70030. Vgl. dazu die Präsentation unter: https://www.google.com/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=0CAIQw7AJahcKEwjwoZzzytz_AhUAAAAAHQAAAAAQAg&url=https%3A%2F%2Fwiki.dnb.de%2Fdownload%2Fattachments%2F252121510%2FDA3%2520Workshop-Gabler.pdf%3Fversion%3D1%26modificationDate%3D1671093170000%26api%3Dv2&psig=AOvVaw0szwENK1or3HevgvIDOfjx&ust=1687719410889597&opi=89978449.
-
Lehmann, K.: Neues vom Gehirn : Essays zu Erkenntnissen der Neurobiologie (2017)
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- Abstract
- Eine Lawine von Wissensbrocken prasselt hernieder, die unser Verständnis von uns selbst enorm erweitern können. Man muss sie nur passend zusammensetzen. Die raffinierten modernen Methoden der Neurobiologie lassen uns verstehen und sogar berechnen, was uns zum Handeln antreibt: Wie der Wert eines Handlungsziels neuronal kodiert wird, wo und woraus dieser Wert abgeschätzt wird, und warum auch Information einen Wert hat. Sie zeigen auch, wie das gewonnene Wissen im Gehirn gespeichert wird: Wie Wissen über räumliche Zusammenhänge abgespeichert wird. Oder: Welche Wege das neuronale Netz gefunden hat, um zeitlich oder örtlich begrenzt die Lernfähigkeit zu erhöhen, während andererseits Stabilität gewährleistet wird. Denn auch wenn Flexibilität und Plastizität nützliche Fähigkeiten sind: Ebenso wichtig kann es sein, einmal optimierte Verschaltungen zu bewahren. Die Verschiebung des Gleichgewichts zwischen erregenden und hemmenden Nervenzellen ist ein Regler, um diese Grenze zu ziehen. Die Einbringung neuer Nervenzellen ein anderer. Und wenn die neuen Zellen künstlich eingebracht werden, können sich die beiden Regler sogar verbinden. Sogar den großen Fragen widmet sich die aktuelle Hirnforschung mit großem Gewinn. Wir verstehen zunehmend, was den Menschen zum Menschen macht: Soziale Fähigkeiten wie Empathie, Sprache und Musik, die ihn von seinen nächsten Verwandten im Tierreich unterscheiden (und erstaunlicherweise den Vögeln ähnlich macht). Wie das Gehirn kreativ die Gedanken und Bilder hervorbringt, aus denen Kunst und auch Wissenschaft werden, wird begreiflich. Wir sehen mit Staunen, dass die individuelle Persönlichkeit nicht allein im Gehirn steckt, sondern auch im Gedärm. Und können uns sogar der letzten Grenze nähern: der Frage nach dem Bewusstsein. Dr. Konrad Lehmann forscht und lehrt als Neurobiologe an der Friedrich Schiller-Universität Jena. Sein Forschungsschwerpunkt ist die Fähigkeit der Hirnrinde, sich an veränderte Umweltbedingungen anzupassen.
- Content
- - Was wollen wir tun? Warum nicht einfach aufgeben? -- Das war schön! Nochmal! -- Warum wollen Sie diesen Artikel lesen? -- Einsamkeit ist ein Grundgefühl -- Das mütterliche Gehirn - Was können wir wissen? Wie entsteht Wissen? -- Was Hirnchen nicht lernt ... -- Schlaf, der Gedächtnisgärtner -- Unser Gehirn kartiert auch Beziehungen räumlich -- Die leuchtende Spur der Erinnerung -- Neuronales Upgrade -- Warum erzeugt das Gehirn neue Neuronen? -- Frischzellen fürs Gehirn - Was ist der Mensch? Gleichgeschaltete Meisen -- Von wegen: "Spatzenhirn" -- Ich verdaue, also bin ich -- Ideen aus dem neuronalen Untergrund -- Homo musicus - Was können wir hoffen? Denken mit Leib und Seele
