Komplexität neuronaler Lernprobleme
Dissertationsschrift
Wie kann lernendes Verhalten in neuronalen Netzen durch Algorithmen beschrieben werden? Dieses Buch betrachtet Lernen in neuronalen Strukturen aus der Sicht der Komplexitätstheorie. Es wird gezeigt, wie sich mit der Gewichtskomplexität die Schwierigkeit...
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Produktinformationen zu „Komplexität neuronaler Lernprobleme “
Klappentext zu „Komplexität neuronaler Lernprobleme “
Wie kann lernendes Verhalten in neuronalen Netzen durch Algorithmen beschrieben werden? Dieses Buch betrachtet Lernen in neuronalen Strukturen aus der Sicht der Komplexitätstheorie. Es wird gezeigt, wie sich mit der Gewichtskomplexität die Schwierigkeit erfassen läßt, Beispielmengen neuronal zu repräsentieren. Mit Hilfe von Identifikationskriterien werden einfache Lernregeln auf die Zahl der Lernschritte untersucht. Eine Betrachtung der Feinstruktur von Lernproblemen führt zu neuen Erkenntnissen über die Komplexität des Lernens in neuronalen Architekturen.
Inhaltsverzeichnis zu „Komplexität neuronaler Lernprobleme “
Aus dem Inhalt: Gewichtskomplexität linear trennbarer Mengen - Einfache Lernregeln für das Lernen aus Fehlern - Konsistenzprobleme in neuronalen Architekturen.
Autoren-Porträt von Michael Schmitt
Der Autor: Michael Schmitt studierte Informatik an der Universität Karlsruhe. Er war Stipendiat am Institut für Theoretische Hirnforschung der Universität Düsseldorf und Wissenschaftlicher Mitarbeiter der Abteilung Neuroinformatik der Universität Ulm. Die Promotion an der Fakultät für Informatik der Universität Ulm erfolgte im Jahre 1994. Er ist nun Universitätsassistent am Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung der Technischen Universität Graz.
Bibliographische Angaben
- Autor: Michael Schmitt
- 1996, Neuausg., 165 Seiten, Maße: 15,1 x 32,7 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Peter Lang
- ISBN-10: 363149906X
- ISBN-13: 9783631499061
- Erscheinungsdatum: 01.03.1996
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