- Seite 1:
Ein kleiner Überblick über Neuron
- Seite 5 und 6:
Vorwörtchen „Diese Arbeit ist ur
- Seite 7 und 8:
Fähigkeiten hat, als im Manuskript
- Seite 9 und 10:
die liberaleren Lizenzen unterstehe
- Seite 11:
Weiterhin danke ich der gesamten Ma
- Seite 14 und 15:
2.5 Technische Neuronen als Karikat
- Seite 16 und 17:
5.7.3 Wahl der Aktivierungsfunktion
- Seite 18 und 19:
11.3 Erweiterungen . . . . . . . .
- Seite 21:
Teil I Von der Biologie zur Formali
- Seite 24 und 25:
Gehirn Computer Anzahl Recheneinhei
- Seite 26 und 27:
Welche Arten von Neuronalen Netzen
- Seite 28 und 29:
Abbildung 1.2: Der Roboter wird in
- Seite 30 und 31:
Abbildung 1.4: Einige Urgesteine de
- Seite 32 und 33:
1960 stellen Bernard Widrow und Mar
- Seite 34 und 35:
1983 wird von Fukushima, Miyake und
- Seite 37 und 38:
Kapitel 2 Biologische Neuronale Net
- Seite 39 und 40:
Abbildung 2.1: Skizze des zentralen
- Seite 41 und 42:
schenhirns ist das Medium zwischen
- Seite 43 und 44:
liegt meistens an den Dendriten ein
- Seite 45 und 46:
2.2.2.1 Neuronen erhalten ein elekt
- Seite 47 und 48:
2.2.2.2 Veränderungen im Membranpo
- Seite 49 und 50:
Zellinneren heraus. Zusätzlich ist
- Seite 51 und 52:
des Aktionspotentials, technisch au
- Seite 53 und 54:
Abbildung 2.5: Facettenaugen einer
- Seite 55 und 56:
als reine Top-Down-Struktur kenneng
- Seite 57 und 58:
10 11 Neurone besitzt ein Mensch. D
- Seite 59:
Übungsaufgaben Aufgabe 4. Es wird
- Seite 62 und 63:
3.2 Bestandteile Neuronaler Netze E
- Seite 64 und 65:
3.2.1 Verbindungen übertragen Info
- Seite 66 und 67:
Definition 3.6 (Aktivierungsfunktio
- Seite 68 und 69:
f(x) 1 0.5 0 −0.5 −1 Heaviside
- Seite 70 und 71:
3.3.1 FeedForward-Netze bestehen au
- Seite 72 und 73:
i1 i2 h1 h2 h3
- Seite 74 und 75:
1 2 3 4 5
- Seite 76 und 77:
1 ❚ ❚ ❃ ❚❚ ❃ ❚
- Seite 78 und 79:
Θ1 ❇❇❇ ❇❇❇ ❇❇ ⑤
- Seite 80 und 81:
3.6.2 Asynchrone Aktivierung Hier
- Seite 82 und 83:
Ausgabe hervorrufen. Betrachten wir
- Seite 85 und 86:
Kapitel 4 Grundlagen zu Lernprozess
- Seite 87 und 88:
Definition 4.1 (Trainingsmenge). Al
- Seite 89 und 90:
Lernverfahren nötigenfalls eingehe
- Seite 91 und 92:
als Fehlervektor, manchmal auch als
- Seite 93 und 94:
Trainingsbeispiele herum mit der Au
- Seite 95 und 96:
Der Root-Mean-Square wird allgemein
- Seite 97 und 98:
Typische Lernkurven können auch ei
- Seite 99 und 100:
Hierbei ist der Gradient ein Vektor
- Seite 101 und 102:
4.5.1.2 Flache Plateaus in der Fehl
- Seite 103 und 104:
Abbildung 4.5: Skizze zum Trainings
- Seite 105 und 106:
esprechen. Hierbei wird unterschied
- Seite 107:
Teil II Überwacht lernende Netzpar
- Seite 110 und 111:
Gewissermaßen stellt eine binäre
- Seite 112 und 113:
dient und fest gewichtete Verbindun
- Seite 114 und 115:
❆ ❆ 1❆ ❆ 1 ❆ ⑥⑥⑥
- Seite 116 und 117:
1: while ∃p ∈ P and Fehler zu g
- Seite 118 und 119:
5 4 3 2 1 0 −2 −1 w1 0 1 2 Abbi
- Seite 120 und 121:
(da sich der Gesamtfehler Err(W ) a
- Seite 122 und 123: Allerdings: Wir haben die Herleitun
- Seite 124 und 125: Abbildung 5.7: Lineare Separierung
- Seite 126 und 127: n Anzahl binärer Funktionen davon
- Seite 128 und 129: i1 ⑧⑧⑧⑧⑧⑧⑧⑧⑧ ❅
- Seite 130 und 131: ihre Größe δi für ein Neuron i
- Seite 132 und 133: abhängig ist vom Vektor sämtliche
- Seite 134 und 135: - natürlich nur für den Fall, das
- Seite 136 und 137: das Verständnis für beide Regeln
- Seite 138 und 139: Lernrate: Backpropagation benutzt s
- Seite 140 und 141: unser neues ηi,j(t), in dem wir da
- Seite 142 und 143: 5.6.1 Masseträgheit zum Lernproze
- Seite 144 und 145: Das Lernverfahren Quickpropagation
- Seite 146 und 147: Es kann, wie schon gesagt, mathemat
- Seite 148 und 149: Für Aufgaben der Mustererkennung 6
- Seite 150 und 151: Ein 8-1-8-Netz funktioniert nicht m
- Seite 153 und 154: Kapitel 6 Radiale Basisfunktionen R
- Seite 155 und 156: ②②②②②②②②②② ❊
- Seite 157 und 158: h(r) 1 0.8 0.6 0.4 0.2 Gauss−Gloc
- Seite 159 und 160: −0.5 −1 0 0.5 1 1.5 2 −2 −0
- Seite 161 und 162: 6.2.2.1 Gewichte können einfach al
- Seite 163 und 164: verwenden. Die Moore-Penrose-Pseudo
- Seite 165 und 166: Ich möchte noch einmal ausdrückli
- Seite 167 und 168: Abbildung 6.7: Beispiel einer ungle
- Seite 169 und 170: Da die Herleitung dieser Terme sich
- Seite 171: Eingabedimension: Bei RBF-Netzen is
- Seite 175 und 176: i1 ⑥⑥⑥⑥⑥⑥⑥⑥⑥
- Seite 177 und 178: Definition 7.3 (Elmannetz). Ein Elm
- Seite 179 und 180: i1 ❖❯ ❖❯ ❖❯ i2 ❖❯
- Seite 181 und 182: Kapitel 8 Hopfieldnetze In einem ma
- Seite 183 und 184: Definition 8.1 (Hopfieldnetz). Ein
- Seite 185 und 186: f(x) 1 0.5 0 −0.5 −1 Heaviside
- Seite 187 und 188: estimmt, wobei die Diagonale der Ma
- Seite 189 und 190: Eine weitere Variante wäre eine dy
- Seite 191 und 192: zwischendurch für kurze Zeit stabi
- Seite 193 und 194: Kapitel 9 Learning Vector Quantizat
- Seite 195 und 196: Abbildung 9.1: Beispielquantisierun
- Seite 197 und 198: Initialisierung: Wir platzieren uns
- Seite 199: Teil III Unüberwacht lernende Netz
- Seite 202 und 203: 10.1 Aufbau einer Self Organizing M
- Seite 204 und 205: Abstandsberechnung von jedem Neuron
- Seite 206 und 207: i 1 k k
- Seite 208 und 209: h(r) f(x) 1 0.8 0.6 0.4 0.2 Gauss
- Seite 210 und 211: 1 4 ❃❃❃ ❃❃❃ ❃❃
- Seite 212 und 213: zur Optimaltopologie, da sie nur we
- Seite 214 und 215: Abbildung 10.6: Endzustände von ei
- Seite 216 und 217: Abbildung 10.8: Training einer SOM
- Seite 218 und 219: Abbildung 10.9: Eine Figur, die ver
- Seite 220 und 221: kann aber das dauernde Sortieren de
- Seite 222 und 223:
Übungsaufgaben Aufgabe 18. Mit ein
- Seite 224 und 225:
i1 ✡ ✡✡✡✡✡✡✡✡✡
- Seite 226 und 227:
Ausgabeneuron hinzufügt. Das aktue
- Seite 229:
Teil IV Exkurse, Anhänge und Regis
- Seite 232 und 233:
sein, und der Abstand zwischen zwei
- Seite 234 und 235:
Achtung, auch hier gibt es Spezialf
- Seite 236 und 237:
Sei weiterhin b(p) der durchschnitt
- Seite 238 und 239:
Abbildung A.2: Aufbau eines ROLF-Ne
- Seite 240 und 241:
A.5.2.3 Nach Bedarf werden neue Neu
- Seite 242 und 243:
Abbildung A.3: Ablauf des Clusterin
- Seite 244 und 245:
Übungsaufgaben Aufgabe 19. Bestimm
- Seite 246 und 247:
Abbildung B.1: Eine Funktion x der
- Seite 248 und 249:
xt−3 xt−2 xt−1 xt Prediktor
- Seite 250 und 251:
xt−3 xt−2 xt−1 xt Prediktor
- Seite 252 und 253:
xt−3 yt−3 xt−2 yt−2 xt−1
- Seite 254 und 255:
Information gegeben, wie stark der
- Seite 256 und 257:
schlechte Erfahrungen, Belohnung un
- Seite 258 und 259:
× × Abbildung C.1: Eine graphisch
- Seite 260 und 261:
Es ist für den Agenten aber nicht
- Seite 262 und 263:
Je weiter die Belohnung weg ist, um
- Seite 264 und 265:
den Exploitation-Ansatz und ist erf
- Seite 266 und 267:
Verhaltensweisen den Return des Rob
- Seite 268 und 269:
V Π V ∗ Π∗ Abbildung C.4:
- Seite 270 und 271:
-1 -6 -5 -4 -3 -2 -1 -14 -13 -12 -2
- Seite 272 und 273:
Genau wie wir durch Erfahrung lerne
- Seite 274 und 275:
Wir schlüsseln wieder die (zur Ler
- Seite 276 und 277:
Ziel unseres Systems ist zu lernen,
- Seite 279 und 280:
Literaturverzeichnis [And72] James
- Seite 281 und 282:
[Kau90] L. Kaufman. Finding groups
- Seite 283:
[SG06] A. Scherbart and N. Goerke.
- Seite 286 und 287:
5.5 Fehlerfläche eines Netzes mit
- Seite 289 und 290:
Index * 100-Schritt-Regel . . . . .
- Seite 291 und 292:
G Ganglienzelle . . . . . . . . . .
- Seite 293 und 294:
csiehe Zentrum eines RBF-Neurons, s
- Seite 295 und 296:
R Rückenmark . . . . . . . . . . .
Change language