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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

7. Künstliche Neuronale Netzwerke

verfasst von : Zbigniew A. Styczynski, Krzysztof Rudion, André Naumann

Erschienen in: Einführung in Expertensysteme

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Das Vorbild zur Entwicklung künstlicher Intelligenz ist das menschliche Gehirn. Ziel ist es, vergleichbare Strukturen innerhalb künstlicher neuronaler Netzwerke zu schaffen. Nach einer kurzen Einführung und einem historischen Rückblick auf die Entwicklung künstlicher neuronaler Netze geht Kap. 7 auf die grundlegende Funktion von Neuronen und daraus gebildeter neuronaler Netze ein. Durch die Festlegung neuronaler Parameter wie Verbindungsgewichte und Übertragungsfunktionen kann Wissen gespeichert werden. Für die verschiedenen Anwendungen eignen sich diverse Arten von künstlichen neuronalen Netzen mit ihren unterschiedlichen Trainingsmethoden. Sowohl die Netzarten als auch die Trainingsansätze werden vorgestellt. Eine Darstellung der Methodik für den Einsatz in der Praxis sowie reale Beispiele zeigen Möglichkeiten für den Einsatz künstlicher neuronaler Netze.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Künstliche Neuronale Netzwerke
verfasst von
Zbigniew A. Styczynski
Krzysztof Rudion
André Naumann
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Einführung in Expertensysteme

Print ISBN: 978-3-662-53171-6

Electronic ISBN: 978-3-662-53172-3

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-53172-3_7

Premium Partner

    Bildnachweise