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
- 264 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 294 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Taschenbuch
- 352 Seiten
- Erschienen 1991
- Westview Press
- Kartoniert
- 604 Seiten
- Erschienen 2011
- Cambridge University Press
- Kartoniert
- 192 Seiten
- Erschienen 2016
- Cornelsen Verlag
- pocket_book -
- Erschienen 1991
- Ernst Reinhardt Verlag
- hardcover
- 492 Seiten
- Erschienen 2004
- Elsevier LTD
- hardcover
- 311 Seiten
- Erschienen 2000
- BeltzPVU
- paperback
- 288 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Hardcover -
- Erschienen 1998
- Thieme, Stuttgart
- hardcover
- 381 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer




