Titlebook: Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme; Grundlagen des Konne Detlef Nauck,Frank Klawonn,Rudolf Kruse Book 1994 Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgese

Entropion

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Historische und Biologische Aspekten Gehirns motiviert. Man wußte, daß das Gehirn aus Nervenzellen — den . — besteht, die untereinander verbunden sind und sich gegenseitig über elektrische Signale beeinflussen. Ein Neuron leitet seine Signale über sein . weiter und empfängt Signale von anderen Neuronen über die Kopplungsstellen zwisc

intellect

压迫

Perceptronsn verschiedenen Schichten des Netzes, wobei jeweils nur die Einheiten zweier aufeinanderfolgender Schichten untereinander verbunden sind. Es existieren demzufolge keine Verbindungen zwischen den Einheiten innerhalb einer Schicht oder über mehrere Schichten hinweg. Die Verbindungen sind gerichtet und

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Einfache lineare Modellehier häufig ein anderes Lernparadigma vor. Lineare Modelle werden im allgemeinen nicht zur Musterklassifikation, sondern zur Musterassoziation und -Vervollständigung eingesetzt. Demzufolge weist ein derartiges Neuronales Netz in der Regel nicht nur eine, sondern mehrere Ausgabeeinheiten auf.

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Selbstorganisierende Karteneuron der Wettbewerbsschicht ist für die Erkennung jeweils einer Klasse von Daten zuständig. Die zu klassifizierenden Daten liegen als Vektoren im ℝn vor. Diese Vektorraumstruktur wird benötigt, um ein Übereinstimmungs- oder Ähnlichkeitsmaß für die Daten definieren zu können. Dieses Ähnlichkeitsmaß

Kaleidoscope

Neuronale Regleretzen sich aus den bereits bekannten Modellen zusammen oder sind mit einem von ihnen identisch. Diese . sind somit keine eigenständigen, neuen Architekturen und können auch nicht ohne weiteres als Anwendung bekannter Neuronaler Architekturen bezeichnet werden, weil sie meist unabhängig von einer Reg

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Grundlagen der Expertensystemes Kapitel beschreibt zunächst einige Grundlagen moderner Expertensysteme (kurz XPS), ohne jedoch dabei ins Detail zu gehen. Der interessierte Leser sei auf die Fachliteratur zu diesem Thema verwiesen (z.B. [. und ., 1992, . und ., 1987]).

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Modellierung Konnektionistischer Expertensystemeese als Komponenten einsetzen. Dabei muß das Neuronale Netz nicht zwingend als Wissensbasis verwendet werden, wie es z.B. von Gallant [., 1988] gefordert wird. Denkbar ist auch, daß es zur Vorverarbeitung von Daten oder zur Auswahl unterschiedlicher Regelsätze bzw. Wissensbasen dient.