
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.
- Kartoniert
- 232 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly
- paperback
- 360 Seiten
- Erschienen 1999
- Studien Verlag
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 2010
- StudienVerlag
- paperback
- 222 Seiten
- Kohlhammer
- Hardcover -
- Erschienen 2013
- Worth Publishers Inc.,U.S.
- Gebunden
- 305 Seiten
- Erschienen 2013
- Wiley-VCH