Titlebook: Neuronale Netze; Eine Einführung in d Rüdiger W. Brause Textbook 1995Latest edition Springer Fachmedien Wiesbaden 1995 Algorithmen.Architek

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,Evolutionäre und genetische Algorithmen,zu lösen, besteht in der Nachahmung biologischer Optimierungsmethoden. Dies sind beispielsweise Algorithmen, die den erfolgreichen Funktionsprinzipien der jahrmillionenalten, biologischen Evolution nachempfunden sind.

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Textbook 1995Latest editionr Breite von Ansätzen, Modellen und Anwendungen unter wenigen, klaren Aspekten wie Netzwerkarchitektur (feedforward und feedback Netze) und Informations­ verarbeitung (informationsoptimale Schichten), die sich wie ein roter Faden durch die Kapitel ziehen; für ein vertiefendes Studium sind entspreche

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Einschichtige feedforward Netze,en Modelle vorgestellt werden, bei denen die einzelnen formalen Neuronen oder ganze Gruppen von Neuronen (eine .) ohne Rückkopplung (.) Informationen verarbeiten. Im einfachsten Fall führen dabei alle Elemente einer Schicht ihre Operationen parallel und unabhängig durch.

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Einschichtige feedforward Netze,eiben (s. Abschnitt 1.1). Jeder dieser sequentiellen Schritte kann durch ein neuronales Netz modelliert werden. In diesem Kapitel sollen die wichtigsten Modelle vorgestellt werden, bei denen die einzelnen formalen Neuronen oder ganze Gruppen von Neuronen (eine .) ohne Rückkopplung (.) Informationen

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,Evolutionäre und genetische Algorithmen,rgegebene Aufgabe so gut wie möglich zu erledigen. Allgemein entspricht dies der Aufgabenstellung, eine vorgegebene Zielfunktion zu optimieren; neuronale Algorithmen lassen sich deshalb als eine Gruppe in der Vielzahl von . ansehen. Eine der ungewöhnlichsten Methoden, ebenfalls Optimierungsaufgaben

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Rüdiger W. BrauseGeschwindigkeiten, elektrische Leitfähigkeiten, Dichtekontraste etc. Gemessen werden entweder permanente Felder, die nur vom Ort abhängig sind, wie in der Gravimetrie und Magnetik, oder/und Reaktionen auf bestimmte Anregungen, das heißt orts- und zeitabhängige Vorgänge, wie z.B. in der Reflexions- u