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Kaffka, Thomas (3) Neuronale Netze - GrundlagenMit Beispielprogrammen in JavaVon den ersten Modellen bis zum Backpropagation-Netz
mitp Verlag
239 Seiten, Softcover Erschienen 11/2017 ISBN 978-3-95845-607-5
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CHIP PLUS Edition 03/2020
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Dieses Buch ist eine grundlegende Einführung in die Entwicklung und Funktionsweise Neuronaler Netze. Sie lernen verschiedene Modelle kennen sowie alle Elemente, die für die Funktionalität Neuronaler Netze von Bedeutung sind. So werden Sie im Detail verstehen, wie diese arbeiten.
Alle vorgestellten Netze werden beispielhaft anschaulich durchgerechnet. So können Sie nachvollziehen, wie ein Neuronales Netz funktioniert und arbeitet. Außerdem liefert der Autor zusätzlich zum Buch selbst erstellte Programme, mit denen Sie am PC experimentieren können, indem Sie Beispieldaten eingeben und die jeweiligen Eigenschaften der unterschiedlichen Netze praktisch ausprobieren sowie diese trainieren und ausführen können.
Kaffka beschreibt zunächst die frühesten Modelle Neuronaler Netze sowie die Hebbsche Formel und das von Rosenblatt entwickelte Modell des Perzeptrons. Daraufhin geht er auf die Mustererkennung mit einem Hopfield-Netz ein und erläutert die Grundlagen eines einfachen und eines bidirektionalen Assoziativspeichers.
Schließlich behandelt Kaffka das aktuelle Modell des Backpropagation-Netzes. Sie lernen im Detail, wie ein solches Neuronales Netz funktioniert – von der Netztopologie über die Transferfunktion bis zur Lernformel zum Trainieren eines Netzes.
Darauf aufbauend stellt der Autor verschiedene Beispiele und Anwendungen für Neuronale Netze vor. Hier diskutiert er zusätzlich, wie diese im Rahmen der Regressionsanalyse eingesetzt werden können. Zudem wird gezeigt, dass Neuronale Netze auch drei- oder mehrdimensionale Funktionen erlernen können.
Ein Ausblick zu Expertensystemen im Vergleich zu Neuronalen Netzen rundet die Einführung ab.
Alle vorgestellten Netze werden beispielhaft anschaulich durchgerechnet. So können Sie nachvollziehen, wie ein Neuronales Netz funktioniert und arbeitet. Außerdem liefert der Autor zusätzlich zum Buch selbst erstellte Programme, mit denen Sie am PC experimentieren können, indem Sie Beispieldaten eingeben und die jeweiligen Eigenschaften der unterschiedlichen Netze praktisch ausprobieren sowie diese trainieren und ausführen können.
Kaffka beschreibt zunächst die frühesten Modelle Neuronaler Netze sowie die Hebbsche Formel und das von Rosenblatt entwickelte Modell des Perzeptrons. Daraufhin geht er auf die Mustererkennung mit einem Hopfield-Netz ein und erläutert die Grundlagen eines einfachen und eines bidirektionalen Assoziativspeichers.
Schließlich behandelt Kaffka das aktuelle Modell des Backpropagation-Netzes. Sie lernen im Detail, wie ein solches Neuronales Netz funktioniert – von der Netztopologie über die Transferfunktion bis zur Lernformel zum Trainieren eines Netzes.
Darauf aufbauend stellt der Autor verschiedene Beispiele und Anwendungen für Neuronale Netze vor. Hier diskutiert er zusätzlich, wie diese im Rahmen der Regressionsanalyse eingesetzt werden können. Zudem wird gezeigt, dass Neuronale Netze auch drei- oder mehrdimensionale Funktionen erlernen können.
Ein Ausblick zu Expertensystemen im Vergleich zu Neuronalen Netzen rundet die Einführung ab.
Aus dem Inhalt
- Neuronale Netze und das Gehirn
- Die Simulation des Gehirns
- Mustererkennung durch ein Hopfield-Netz
- Der bidirektionale Assoziativspeicher
- Das Backpropagation-Netz
- Vorstellung eines Programms zum Ausführen Neuronaler Netze
- Beispiele für Neuronale Netze
- Regressionsanalyse mit einem Neuronalen Netz
- Expertensysteme
- Ein Backpropagation-Netz programmieren
Downloads zum Buch
- Alle Programme der im Buch beschriebenen Neuronalen Netze zum Ausprobieren
- Für Programmierer: Der Quellcode eines vollständigen Backpropagation-Netzes sowie aller im Buch verwendeten Programme
Wer hat’s geschrieben?
Thomas Kaffka hat als Softwareingenieur sowie Projektleiter in Softwarehäusern und Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaften gearbeitet. Er ist begeisterter LEGO- und Elektronikbastler. Mit den Instrumenten der Künstlichen Intelligenzforschung beschäftigt er sich seit seinem Studium. Neben Robotern, die er mit dem LEGO RCX-, NXT- und EV3-Bauksten erstellt hat, bastelt er auch Roboter aus reinen Elektronikkomponenten.
