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  • × subject_ss:"Neuronales Netz"
  1. Rojas, R.: Theorie der neuronalen Netze : eine systematische Einführung (1993) 0.01 
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    Abstract
    In diesem Buch werden theoretische Ansätze und Modelle, die in der Literatur verstreut sind, zu einer modellübergreifenden Theorie der künstlichen neuronalen Netze zusammengefügt. Mit ständigem Blick auf die Biologie wird - ausgehend von einfachsten Netzen - gezeigt, wie sich die Eigenschaften der Modelle verändern, wenn allgemeinere Berechnungselemente und Netztopologien eingeführt werden.õJedes Kapitel enthält Beispiele und ist ausführlich illustriert und durch bibliographische Anmerkungen abgerundet. Das Buch richtet sich an Leser, die sich einen Überblick verschaffen oder vorhandene Kenntnisse vertiefen wollen. Es ist als Grundlage für Neuroinformatikvorlesungen an deutschsprachigen Universitäten geeignet.
    Classification
    QH 700 Wirtschaftswissenschaften / Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung / Ökonometrie (einschließlich Logit-, Probit- und Tobitmodellen, d. h. Modellen mit qualitativen und begrenzt abhängigen Variablen [limited dependent variables]) / Datenverarbeitung. Wirtschaftsinformatik / Kybernetik. Neuronale Netze
    ST 285 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Computer supported cooperative work (CSCW), Groupware
    ST 150 Informatik / Monographien / Technische Informatik / Hardware, Rechnerarchitektur allgemein, von-Neumann-Architektur
    RVK
    QH 700 Wirtschaftswissenschaften / Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung / Ökonometrie (einschließlich Logit-, Probit- und Tobitmodellen, d. h. Modellen mit qualitativen und begrenzt abhängigen Variablen [limited dependent variables]) / Datenverarbeitung. Wirtschaftsinformatik / Kybernetik. Neuronale Netze
    ST 285 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Computer supported cooperative work (CSCW), Groupware
    ST 150 Informatik / Monographien / Technische Informatik / Hardware, Rechnerarchitektur allgemein, von-Neumann-Architektur
  2. Brause, R.: Neuronale Netze : eine Einführung in die Neuroinformatik (1991) 0.00 
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    Abstract
    Dieses Buch gibt eine systematische Einführung in die Grundlagen der Neuroinformatik. Es beschreibt in einheitlicher Notation die wichtigsten neuronalen Modelle und gibt beispielhaft Anwendungen dazu. Auch die praktischen Fragen der Simulation dieser Modelle finden Beachtung.
    Classification
    ST 285 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Computer supported cooperative work (CSCW), Groupware
    ST 150 Informatik / Monographien / Technische Informatik / Hardware, Rechnerarchitektur allgemein, von-Neumann-Architektur
    QH 700 Wirtschaftswissenschaften / Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung / Ökonometrie (einschließlich Logit-, Probit- und Tobitmodellen, d. h. Modellen mit qualitativen und begrenzt abhängigen Variablen [limited dependent variables]) / Datenverarbeitung. Wirtschaftsinformatik / Kybernetik. Neuronale Netze
    RVK
    ST 285 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Computer supported cooperative work (CSCW), Groupware
    ST 150 Informatik / Monographien / Technische Informatik / Hardware, Rechnerarchitektur allgemein, von-Neumann-Architektur
    QH 700 Wirtschaftswissenschaften / Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung / Ökonometrie (einschließlich Logit-, Probit- und Tobitmodellen, d. h. Modellen mit qualitativen und begrenzt abhängigen Variablen [limited dependent variables]) / Datenverarbeitung. Wirtschaftsinformatik / Kybernetik. Neuronale Netze
    Series
    Leitfäden und Monographien der Informatik
  3. Schöneburg, E.; Hansen, N.; Gawelczyk, A.: Neuronale Netzwerke : Einführung, Überblick, Anwendungsmöglichkeiten (1992) 0.00 
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    Classification
    ST 150 Informatik / Monographien / Technische Informatik / Hardware, Rechnerarchitektur allgemein, von-Neumann-Architektur
    RVK
    ST 150 Informatik / Monographien / Technische Informatik / Hardware, Rechnerarchitektur allgemein, von-Neumann-Architektur
  4. Braun, H.: Neuronale Netze : Optimierung durch Lernen und Evolution (1997) 0.00 
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    Abstract
    In diesem Buch findet der Leser effiziente Methoden zur Optimierung Neuronaler Netze. Insbesondere durch die ausführliche Behandlung des Reinforcement Learning und der Evolution 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 Möglichekit, in seiner eigenen Anwendung die Busteine seinen Zielen entsprechend zu kombinieren

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