Komplexität neuronaler Lernprobleme
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Beschreibung
Wie kann lernendes Verhalten in neuronalen Netzen durch Algorithmen beschrieben werden? Dieses Buch betrachtet Lernen in neuronalen Strukturen aus der Sicht der Komplexitätstheorie. Es wird gezeigt, wie sich mit der Gewichtskomplexität die Schwierigkeit erfassen läßt, Beispielmengen neuronal zu repräsentieren. Mit Hilfe von Identifikationskriterien werden einfache Lernregeln auf die Zahl der Lernschritte untersucht. Eine Betrachtung der Feinstruktur von Lernproblemen führt zu neuen Erkenntnissen über die Komplexität des Lernens in neuronalen Architekturen. von Schmitt, Michael
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Über den Autor
Der Autor: Michael Schmitt studierte Informatik an der Universität Karlsruhe. Er war Stipendiat am Institut für Theoretische Hirnforschung der Universität Düsseldorf und Wissenschaftlicher Mitarbeiter der Abteilung Neuroinformatik der Universität Ulm. Die Promotion an der Fakultät für Informatik der Universität Ulm erfolgte im Jahre 1994. Er ist nun Universitätsassistent am Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung der Technischen Universität Graz.
- Gebunden
- 294 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- paperback
- 96 Seiten
- Erschienen 2005
- Duden
- Taschenbuch
- 352 Seiten
- Erschienen 1991
- Westview Press
- Kartoniert
- 136 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Kartoniert
- 604 Seiten
- Erschienen 2011
- Cambridge University Press
- Kartoniert
- 112 Seiten
- Erschienen 2004
- Kösel-Verlag
- pocket_book -
- Erschienen 1991
- Ernst Reinhardt Verlag
- Kartoniert
- 64 Seiten
- Erschienen 2016
- Cornelsen Verlag
- Kartoniert
- 309 Seiten
- Erschienen 2014
- Kallmeyer
- hardcover
- 311 Seiten
- Erschienen 2000
- BeltzPVU




