ISBN: 354062614X
[EAN: 9783540626145], [SC: 0.0], [PU: Springer], Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jac… Mehr…
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2014, ISBN: 9783540626145
[PU: Springer], 290 Seiten, Hardcover. Sehr guter Zustand. Hinterer Einbanddeckel mit Druckstelle. ISBN: 9783540626145, DE, [SC: 0.00], gebraucht; sehr gut, gewerbliches Angebot, [GW: 56… Mehr…
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1997, ISBN: 9783540626145
[PU: Springer Berlin], Gebrauchs- und Lagerspuren.1997. 17321/3, DE, [SC: 3.00], gebraucht; gut, gewerbliches Angebot, Banküberweisung, Kreditkarte, PayPal, Klarna-Sofortüberweisung, Inte… Mehr…
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2014, ISBN: 354062614X
Hardcover. 290 Seiten, Gebundene Ausgabe Sehr guter Zustand. Hinterer Einbanddeckel mit Druckstelle. ISBN: 9783540626145 2, [PU:Springer,]
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2014
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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches
| Autor: | |
| Titel: | |
| ISBN-Nummer: |
Detailangaben zum Buch - Neuronale Netze: Optimierung durch Lernen und Evolution
EAN (ISBN-13): 9783540626145
ISBN (ISBN-10): 354062614X
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsjahr: 1997
Herausgeber: Springer
Buch in der Datenbank seit 2008-03-18T19:36:49+01:00 (Zurich)
Detailseite zuletzt geändert am 2023-08-22T20:33:07+02:00 (Zurich)
ISBN/EAN: 354062614X
ISBN - alternative Schreibweisen:
3-540-62614-X, 978-3-540-62614-5
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: heinrich braun, heinrich brauns
Titel des Buches: neuronale netze, evolution und optimierung
Daten vom Verlag:
Autor/in: Heinrich Braun
Titel: Neuronale Netze - Optimierung durch Lernen und Evolution
Verlag: Springer; Springer Berlin
279 Seiten
Erscheinungsjahr: 1997-07-14
Berlin; Heidelberg; DE
Gedruckt / Hergestellt in Deutschland.
Gewicht: 0,565 kg
Sprache: Deutsch
49,95 € (DE)
51,35 € (AT)
62,56 CHF (CH)
Not available, publisher indicates OP
BB; Book; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Anwendungs-Software; Künstliche Intelligenz; Verstehen; Lernen; Evolution; Wissensrepräsentation; evolutionäre Algorithmen; Optimierung; neuronale Netzwerke; Wissen; überwachtes Lernen; bestärkendes Lernen; A; Artificial Intelligence (incl. Robotics); Computer Science; Mathematical Logic and Formal Languages; Robotik; Theoretische Informatik; BC; EA
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.Der Leser kann die beschriebenen Verfahren effizient nutzen.; 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.
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