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Kurzbeschreibung
Die vollständig überarbeitete und erweiterte 2. Auflage des Lehrbuches bietet eine fundierte Einführung in die Grundlagen, Anwendungen und Datenauswertung neuronaler Netze. Im Grundlagenteil werden die Kernkomponenten, Lernregeln, Netztypen, Eigenschaften und Probleme neuronaler Netze erörtert. Der Anwendungsteil bezieht sich auf aktuelle (kognitions-)psychologische Fragestellungen, die aus der Perspektive neuronaler Netze dargestellt werden. Unter anderem werden das Phänomen der Farbkonstanz, die Durchführung von Routinetätigkeiten sowie neue Erklärungsansätze zur autistischen Entwicklungsstörung und zum seriellen Lernen besprochen. Der dritte Abschnitt des Lehrbuches widmet sich der Datenauswertung mittels neuronaler Netze. Hierbei werden die für Studierende und Dozierende im Rahmen der Lehre kostenfrei zu beziehenden beiden Softwareprogramme Visual-XSel und MemBrain vorgestellt und eingehend behandelt. Im Rahmen der Diplomarbeit oder in Forschungsprojekten erhobene Datensätze können somit ohne weitere Vorkenntnisse und ohne Rückgriff auf Varianz- bzw. Regressionsanalysen eigenständig ausgewertet werden. Neben zahlreichen farbigen Illustrationen stehen auch mehrere interaktive und auf Lernförderlichkeit überprüfte Zusatzmaterialien unter www.neuronalesnetz.de zur Verfügung.
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Die hilfreichsten Kundenrezensionen
3 von 3 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich:
4.0 von 5 Sternen
Gutes Buch, aber ich brauch's nicht,
Von Samya Daleh (Hamburg) - Alle meine Rezensionen ansehen
Rezension bezieht sich auf: Neuronale Netze: Eine Einführung in die Grundlagen, Anwendungen und Datenauswertung (Gebundene Ausgabe)
Es geht um neuronale Netze, künstliche am Computer simulierte, wohlgemerkt. Relativ einfach werden verschiedene Aufbaumöglichkeiten Vorgestellt, Lernregeln, Netztypen, Anwendungsbeispiele und zwei Programme, mit denen man sich das Gelernte veranschaulichen kann. Grafische Darstellungen veranschaulichen komplizierte oder abstrakte Sachverhalte.Mir persönlich haben einige Erklärungen gefehlt, z.B. warum eine Unit sowohl selbst eine Feuerstärke haben soll als auch ihre Verbindung zur nächsten Unit, als würde das zweite nicht ausreichen, da Units ohnehin mit der gleichen Stärke feuern, wenn sie über ihren Schwellenwert hinaus aktiviert werden. Bei der Lernregel des "Gradienten-Abstiegs-Verfahren" hab ich mich gefragt, warum ich das lese: Diese Lernregel ist kompliziert, fehleranfällig und braucht noch mehr Aufwand zur Fehlervermeidung und wird nur noch rechenintensiver. Auch die anderen Lernregeln halfen mir nicht gerade. Die Anwendungsbeispiele sind eine schöne Idee, doch auch hier frage ich mich, was es bringt, wenn man das nachprogrammiert, was man beobachtet, ohne das ich die Herleitung erkennen konnte und naja - dann gewinnt man halt die Erkenntnisse, die man erwartet hat, was auch sonst? Der Rest entsprach dem, was ich mir mit Literatur über echte Neuronen und einiger Überlegungen erarbeitet habe. Aber ich bin mal gnädig und möchte das Buch nicht schmälern, nur weil ich gerade besonders kritisch bezüglich dieses Themas bin. Dies ist der einfachste Einstieg ins Thema, den ich mir denken kann, die wichtigen Grundsätze sind hier verzeichnet und wer sich für das Thema interessiert, kann die Inhalte auch online abrufen: Helfen Sie anderen Kunden bei der Suche nach den hilfreichsten Rezensionen
7 von 9 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich:
5.0 von 5 Sternen
Gelungene, verstä'ndliche und aktuelle Einfü'hrung in die Thematik,
Von
Rezension bezieht sich auf: Neuronale Netze: Eine Einführung in die Grundlagen, Anwendungen und Datenauswertung (Gebundene Ausgabe)
Das Buch ist eine sehr gelungene, verstä'ndliche und aktuelle Einfü'hrung in die Thematik der neuronalen Netze. Besonders die Grundlagen neuronaler Netze und die aktuellen Anwendungen innerhalb der Psychologie werden sehr ausfü'hrlich behandelt. Ferner gibt das Buch sehr nü'tzliche und praktische Hinweise zu den Programmen Visual-XSel und MemBrain. Wer sich intensiver mit neuronalen Netzen beschäftigen will, dem sei das Buch als Einstieg empfohlen.
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