Neuronale Netze - Grundlagen: Mit Beispielprogrammen in Java (mitp Professional) (German Edition)

Von den ersten Modellen bis zum Backpropagation-Netz
Allgemeinverständliche Erläuterungen mit vielen Praxis- und Anwendungsbeispielen
Zahlreiche Programme zum Ausprobieren, Ausführen und Trainieren Neuronaler Netze mit Beispieldaten
Für Programmierer: Vollständige Programmierung eines Backpropagation-Netzes zur Passworterkennung (in Java)

Dieses Buch ist eine grundlegende Einführung in die Entwicklung und Funktionsweise Neuronaler Netze. Sie lernen verschiedene Modelle kennen sowie alle Elemente, die für die Funktionalität Neuronaler Netze von Bedeutung sind. So werden Sie im Detail verstehen, wie diese arbeiten.

Praxisansatz des Buches:

Alle vorgestellten Netze werden beispielhaft anschaulich durchgerechnet. So können Sie nachvollziehen, wie ein Neuronales Netz funktioniert und arbeitet.
Außerdem liefert der Autor zusätzlich zum Buch selbst erstellte Programme, mit denen Sie am PC experimentieren können, indem Sie Beispieldaten eingeben und die jeweiligen Eigenschaften der unterschiedlichen Netze praktisch ausprobieren sowie diese trainieren und ausführen können.
Kaffka beschreibt zunächst die frühesten Modelle Neuronaler Netze sowie die Hebbsche Formel und das von Rosenblatt entwickelte Modell des Perzeptrons. Daraufhin geht er auf die Mustererkennung mit einem Hopfield-Netz ein und erläutert die Grundlagen eines einfachen und eines bidirektionalen Assoziativspeichers.