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Produktbeschreibungen
Kurzbeschreibung
Mit dem rund 250 Seiten umfassenden Buch, welches sich primär an Studierende der Informatik und Mathematik an Universitäten und Fachhochschulen richtet, wird ein aktueller Zweig der Informatik vorgestellt, nämlich die (künstlichen) neuronalen Netze. Ein Schwerpunkt des Buchs liegt dabei neben der expliziten algorithmischen Formulierung der vorgeschlagenen Konzepte in einer ausführlichen mathematischen Analyse und Begründung der jeweiligen neuronalen Netzwerkrealisierungen und steht damit in einem gewissen Gegensatz zu vielen einschlägigen Büchern, bei denen die rein theoretischen Aspekte eine eher untergeordnete Rolle spielen.
Das Buch wird ergdnzt durch ein begleitendes Internetangebot. Das Buch ist natürlich auch ohne diese anwendungsorientierten Zugaben lesbar und in sich geschlossen konzipiert, dennoch sei jede Leserin und jeder Leser ermuntert, wenn eben möglich einmal einen Blick auf diese Internetseite zu werfen. Dort werden nämlich zu allen zuvor im Buch ausführlich diskutierten Netzwerkvarianten einfach und modular strukturierte C-Simulationen vorgestellt und anhand konkreter, im allgemeinen recht umfangreicher Beispiele getestet. Dadurch wird die Leserin und der Leser in die Lage versetzt, die im Buch vorgestellten Netzwerkrealisierungen in Hinblick auf Aufwand und Nutzen auch in ihrem praktischen Einsatz kritisch hinterfragen und beurteilen zu können.
Der Verlag über das Buch
Zweite, durchgesehene und korrigierte Auflage
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Kundenrezensionen
Die hilfreichsten Kundenrezensionen
3 von 3 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch
Man darf das Buch nicht mit einer "Einführung in KNN" verwechseln, die mathematische Orientierung tritt stellenweise deutlich hervor. Für Interessierte ohne entsprechende mathematische Vorbildung (Grundstudium Info, Mathe - zumindest Analysis I/II und Lin. Alg.) ist dieses Buch nur eingeschränkt empfehlenswert. Werden die mathematischen Exkurse und Beweise ausser Acht gelassen, unterscheidet sich das Buch nicht wesentlich von anderer Standardliteratur. Besonders positiv hervorzuheben ist, dass kleinere Beispiele zu bestimmten Netztypen, inkl. verwendeten Lernverfahren, Schritt für Schritt durchgerechnet werden, dass zu den Übungen Lösungshinweise am Ende jedes Kapitels gegeben werden und das Kapitel zu Sigma-Pi-Netzen.
8 von 10 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch
Dies Buch wendet sich an Leser mit Interesse an den, neuronaler Netze zugrundeliegenden, mathemtischen Modellen. Das Buch ist aus einem Vorlesungsskript für Mathematik und Informatik Studenten nach dem Grundstudium hervorgegangen (ich war seinerzeit einer dieser Studenten). Es einthält aber auch viele praktische Beispiele und Übungen mit C-Code, der über das Internet zu beziehen ist! Ich finde das Buch Klasse. Bis jetzt habe ich noch in keinem Lehrbuch eine geschlossene Darstellung über die mathematische Herleitung der Approximationseigenschaften von Feed-Forward-Netzen gesehen, außer eben in diesem Buch. Auch die Teile über rekursive Netze ist sehr empfehlenswert. Und mit den einfach zu verstehenden und im Buch beschriebenen C-Programmen kann man praktische Simulationserfahrung sammeln.
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