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IEEE
"Rarely do books come along with an information density and value of content far above average. We now have another book in this category...a marvelous tool for finding just about any information that exists regarding self-organising maps. Rarely has any subject been provided with such an index of knowledge...Kohonen has created a masterpiece. I unhesitatingly recommend it."
-- Dieser Text bezieht sich auf eine vergriffene oder nicht verfügbare Ausgabe dieses Titels.
Kurzbeschreibung
This book deals with the most popular artificial neural network algorithm in the unsupervised-learning category, viz. the self-organizing map (SOM). As this book is the main monograph on the subject, it discusses all the relevant aspects ranging from the history, motivation, fundamentals, theory, variants, advances, and applications, to the hardware of the SOMs. An extensive literature survey of over 2000 contemporary studies is also included. Thus, answers to the most frequently asked questions relating to this topic can be found in this volume.
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Buchdeckel | Copyright | Inhaltsverzeichnis | Auszug | Stichwortverzeichnis | Rückseite
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Die hilfreichsten Kundenrezensionen
14 von 14 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich:
5.0 von 5 Sternen
Grundlegende Monographie und ausgezeichnetes Lehrbuch,
Von Ein Kunde
Rezension bezieht sich auf: Self- Organizing Maps (2nd ed)(Springer Series in Information Sciences, 30) (Taschenbuch)
Dieses Buch ist die grundlegende Monographie eines sehr spannenden, bei anderen breiter angelegten Einführungen in das Thema "Künstliche Neuronale Netze" meist etwas vernachlässigten Gebiets. Das Werk ist ausdrücklich als Lehrbuch konzipiert und kann diesen Anspruch tatsächlich einlösen. Zwei sehr gute knappe, aber doch inhaltlich umfassende Kapitel über mathematische Grundlagen und die biologische Motivation künstlicher neuronaler Netze ermöglichen auch Lesern, die auf diesen Gebieten noch Defizite haben, den problemlosen Einstieg. Der reine Textumfang des Buches ist mit 250 Seiten nicht sehr hoch, dennoch gelingt es dem Autor, alle wichtigen Aspekte seiner Theorie in optimaler Form zu beleuchten. Mich hat vor allem die Ausgewogenheit von mathematischer Darstellung der Theorie, Veranschaulichung durch Beispiele und wertvoller Hinweise für die praktische Implementierung und Arbeit mit den Modellen überzeugt. Fazit: Wer immer sich ernsthaft mit Selbstorganisierenden Karten und anderen Modellen selbstorganisierender Lernverfahren beschäftigen möchte, kommt an diesem Buch nicht vorbei. Jegliche Angst, dass es als grundlegende Monographie zu theoretisch oder für Anfänger zu anspruchsvoll sein könnte, ist unbegründet. Durch die knappe Darstellung eignet es sich auch bestens als Nachschlagewerk. Fast alle anderen Darstellungen selbstorganisierender Karten beziehen sich derart weitreichend auf dieses Buch und seine Vorgänger, dass sogar die Abbildungen meist unverändert übernommen werden. Also: Lieber gleich das Original lesen. Wer besonderen Wert auf ein deutsches Buch legt und eine größere Bandbreite vor allem an Beispielen aus der Biologie bevorzugt, sollte sich Ritter/Schulten/Martinez: "Neuronale Netze" anschauen. (Dies ist eine Amazon.de an der Uni-Studentenrezension.) Helfen Sie anderen Kunden bei der Suche nach den hilfreichsten Rezensionen
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