
Komplexität neuronaler Lernprobleme
Kurzinformation



inkl. MwSt. Versandinformationen
Artikel zZt. nicht lieferbar
Artikel zZt. nicht lieferbar

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
Produktdetails

So garantieren wir Dir zu jeder Zeit Premiumqualität.
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.
- paperback
- 249 Seiten
- Hogrefe AG
- Hardcover -
- Erschienen 2013
- Worth Publishers Inc.,U.S.
- Kartoniert
- 440 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer Gabler
- hardcover -
- Erschienen 1996
- Thieme, Stuttgart
- paperback
- 616 Seiten
- Erschienen 2013
- Thieme
- Taschenbuch
- 55 Seiten
- Erschienen 2011
- hep verlag
- Gebunden
- 264 Seiten
- Erschienen 2019
- Beltz
- Kartoniert
- 401 Seiten
- Erschienen 2009
- Springer
- Kartoniert
- 288 Seiten
- Erschienen 2017
- Beltz
- Kartoniert
- 292 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly
- hardcover
- 376 Seiten
- Erschienen 2000
- Oxford University Press
- Gebunden
- 754 Seiten
- Erschienen 2012
- Thieme