By Heinrich Braun

In diesem Buch findet der Leser effiziente Methoden zur Optimierung Neuronaler Netze. Insbesondere durch die ausführliche Behandlung des Reinforcement studying und der Evolutiven Optimierung geht es über den Inhalt der bisherigen Lehrbücher zum Thema Neuronale Netze hinaus. Die Optimierung neuronaler Modelle wird in folgende Faktoren aufgeteilt: Neuronale Modelle, Lernprobleme, Optimierungsverfahren und Hardwareimplementierung. Dadurch erhält der Leser die Möglichkeit, in seiner eigenen Anwendung die Bausteine seinen Zielen entsprechend zu kombinieren: Neuronales Modell vs. Neuro-Fuzzy-Modell, Supervised studying vs. Reinforcement studying, Gradientenabstieg vs. Evolution, sequentiell vs. parallel.

Show description

Read or Download Neuronale Netze: Optimierung durch Lernen und Evolution PDF

Best evolution books

Evolutionary Trends

The examine of the historical past of existence encompasses the origins of species to their death: evolution and extinction. in response to stories of the fossil list, this ebook examines the directionality of evolution--so referred to as evolutionary trends--a primary point of lifestyles historical past that has bought relatively little cognizance in recent years.

The Evolution of Cells (Cells: The Building Blocks of Life)

A few three. eight billion years in the past, in an period of churning seas and murky skies, a couple of chemical compounds mixed below the precise stipulations, and existence emerged on planet Earth. From that first mobilephone, lifestyles stepped forward to a myriad of one-celled organisms, to organisms able to photosynthesis, to multicellular organisms, to uncomplicated plant and animal varieties, as much as the complicated life-forms we all know this present day.

Handbook on Evolution and Society: Toward an Evolutionary Social Science

Instruction manual on Evolution and Society brings jointly unique chapters via in demand students who've been instrumental within the revival of evolutionary theorizing and learn within the social sciences over the past twenty-five years. formerly unpublished essays supply updated, severe surveys of contemporary learn and key debates.

Extra resources for Neuronale Netze: Optimierung durch Lernen und Evolution

Example text

Die Einstellung der Schrittweite ,1 ist ahnlich problematisch wie beim Epochenlernen: Eine zu kleine Schrittweite verursacht hohen Rechenaufwand? eine zu hohe kann das bisher Erreichte zersWren und die "optimale" Schrittweite ist nicht konstant tiber den gesamten Lernvorgang. Deshalb ist es naheliegend, die Schrittweite adaptiv einzustellen. h. wenn nach einem Lernschritt der neue Gradient senkrecht zum vorherigen steht. Solange das Skalarprodukt dieser beiden Gradienten positiv ist, wird deshalb die Schrittweite erhoht, und falls das Skalarprodukt negativ ist, entsprechend erniedrigt.

6). Wir werden hieran erlautern, inwieweit mit Zunahme der Unscharfe auch die Explizitheit des Wissens verschwimmt. Mit Hilfe der Klassifikation lassen sich auch allgemeine Assoziationsaufgaben losen, indem man nach dem Prinzip Divide and Conquer jeder Klasse einen eige- 2 Neuronale Modelle von Expertenwissen 38 nen Experten zuordnet. h. ebenfalls einen Prototyp im Ausgaberaum [Hecht-Nielsen90] (s. 1). Die lokalen /inearen Karten von Ritter, Martinetz und Schulten verallgemeinern dies und ordnen jeder Klasse eine lineare Approximation zu [Ritter90] (s.

6A. l-=- . -:-':-:-' Abb. 7. 01) mit und ohne Schrittweitenadaption. ) Parametereinstellung: p=I00. 9 . 2 Implizite Wissensreprasentation (Interpolation) 31 Diese idealisierte Vorgehensweise muG man aus Effizienzgriinden noch etwas vereinfachen. Zum einen bricht man die unendliche Reihe ab einer geeignet gewahlten Stelle p ab, wenn die restlichen Terme auf Grund der exponentiell abfallenden Gewichte vernachliissigbar klein werden. Zum anderen berechnet man nicht in jedem Lernschritt eine neue Schrittweite, sondern hochstens aile 2p Schritte, darnit der Aufwand flir die Schrittweitenanpassung nicht den Aufwand flir das Musterlernen ubertrifft.

Download PDF sample

Rated 4.61 of 5 – based on 24 votes