Heinrich Braun – författare
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Inbunden, Tyska, 2022
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Häftad, Tyska, 2022
415 kr
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Inbunden, Tyska, 2022
455 kr
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Häftad, Tyska, 2022
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Inbunden, Tyska, 2022
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Häftad, Tyska, 2022
400 kr
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Inbunden, Tyska, 2023
565 kr
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Inbunden, Tyska, 2023
565 kr
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Häftad, Tyska, 2023
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Häftad, Tyska, 2023
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Das Buch wendet sich an alle, die an neuronalen Netzen und ihren praktischen Anwendungen interessiert sind. Mit der auf Diskette beigefügten Praktikumssoftware können neuronale Netze am PC simuliert und auf ihren Nutzen für Anwendungen untersucht werden (eine Variante für UNIX-Workstations ist ebenfalls verfügbar).In zehn Kapiteln werden alle wichtigen Spielarten neuronaler Netze behandelt. Ausgehend vom klassischen Perzeptron werden u.a. Backpropagation, Hopfield-Netze und Kohonens neuronale Karten vorgestellt. Jedes Kapitel enthält nach einer grundlegenden Einführung in das jeweils behandelte Modell Übungsaufgaben und Versuche, die mit der (für den Nachdruck 1997 aktualisierten) Software durchgeführt werden können. Musterlösungen für Aufgaben und Versuche runden die Kapitel ab.
E-bok
PDF, Tyska, 2013566 kr
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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.
E-bok
PDF, Tyska, 2013504 kr
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Das Buch wendet sich an alle, die an neuronalen Netzen und ihren praktischen Anwendungen interessiert sind. Mit der auf Diskette beigefügten Praktikumssoftware können neuronale Netze am PC simuliert und auf ihren Nutzen für Anwendungen untersucht werden (eine Variante für UNIX-Workstations ist ebenfalls verfügbar).In zehn Kapiteln werden alle wichtigen Spielarten neuronaler Netze behandelt. Ausgehend vom klassischen Perzeptron werden u.a. Backpropagation, Hopfield-Netze und Kohonens neuronale Karten vorgestellt. Jedes Kapitel enthält nach einer grundlegenden Einführung in das jeweils behandelte Modell Übungsaufgaben und Versuche, die mit der (für den Nachdruck 1997 aktualisierten) Software durchgeführt werden können. Musterlösungen für Aufgaben und Versuche runden die Kapitel ab.
Häftad, Tyska, 2011
581 kr
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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.
Häftad, Tyska, 2015
266 kr
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Häftad, Tyska, 2015
655 kr
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Häftad, Tyska, 2015
541 kr
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Häftad, Tyska, 2022
541 kr
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Häftad, Tyska, 2016
716 kr
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Häftad, Tyska, 2016
758 kr
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Häftad, Tyska, 2016
694 kr
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Häftad, Tyska, 2016
636 kr
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Häftad, Tyska, 2016
435 kr
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Häftad, Tyska, 2016
708 kr
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Häftad, Tyska, 2016
708 kr
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Häftad, Tyska, 2016
729 kr
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Häftad, Tyska, 2016
695 kr
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Häftad, Tyska, 2016
729 kr
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Häftad, Tyska, 2016
660 kr
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Häftad, Tyska, 2016
751 kr
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