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Beschreibung
In diesem Buch findet der Leser effiziente Methoden zur Optimierung Neuronaler Netze. Insbesondere durch die ausführliche Behandlung des Reinforcement Learning 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 Learning vs. Reinforcement Learning, Gradientenabstieg vs. Evolution, sequentiell vs. parallel.
Optimierung durch Lernen und Evolution
Details
| Verlag | Springer Berlin |
| Ersterscheinung | 26. September 2011 |
| Maße | 23.5 cm x 15.5 cm |
| Gewicht | 452 Gramm |
| Format | Softcover |
| ISBN-13 | 9783642645358 |
| Auflage | Softcover reprint of the original 1st edition 1997 |
| Seiten | 279 |
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