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Kurzbeschreibung
Nach einer Einführung in die Thematik und die Historie werden die neurobiologischen Grundlagen ebenso vorgestellt, wie die verschiedenen Modelle neuronaler Netze, deren Simulationstechniken und charakteristische Anwendungsbeispiele.
-- Dieser Text bezieht sich auf eine vergriffene oder nicht verfügbare Ausgabe dieses Titels.
Über den Autor
Andreas Zell erhielt 1986 von der Universität Stuttgart sein Diplom in Informatik. Im Anschluss daran war er von 1986-1987 DAAD-Stipendiat an der Stanford University, CA, USA, wo er 1987 seinen Master in Computer Science: Symbolic and Heuristic Computation erwarb. Von 1987-1989 war er wiss. Mitarbeiter am Lehrstuhl für Programmiersprachen der Universität Stuttgart. Nach seiner Promotion 1989 war er bis 1994 als Hochschulassistent am Institut für Parallele und Verteilte Höchstleistungsrechner (IPVR) der Universität Stuttgart tätig. 1991 wurde ihm der Deutschen Hochschul-Software-Preis für den Stuttgarter Neuronale Netze Simulator (SNNS) verliehen. 1992 erhielt er den Int. MasPar Challenge Award. 1994 folgte seine Habilitation zum Thema ‚Simulation Neuronaler Netze' (Informatik). Im Oktober 1995 wurde er an den Lehrstuhl für Rechnerarchitektur der Universität Tübingen, (Wilhelm-Schickard-Institut für Informatik) gerufen. Seit Oktober 2000 ist er Dekan der Fakultät Informatik und Mitglied im Senat der Universität Tübingen. Seine Forschungsinteressen gelten der Simulation künstlicher neuronaler Netze, Evolutionären Algorithmen (GA, ES) und ihre Parallelisierung, Autonomen mobilen Robotern (Artificial Life) und der Bioinformatik und Computational Chemistry-Anwendungen.
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17 von 18 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Gebundene Ausgabe
In dem sehr umfangreichen Werk von Prof. Andreas Zell (Uni-Tübingen)wird die Simulation der neuronalen Netze mittels unterschiedlichen Rechenverfahren dargestellt und deren Bezug zum biologischen Vorbild. Es bietet einen sehr tiefen Einblick, in die Möglichkeiten, die neuronale Netze für Anwendungen bieten können. Dabei werden einzelne neuronale Netzwerksimulatoren sowie deren Unterschiede zu realen neuronalen Netzwerken wie dem Gehirn aufgezeigt. Das Buch steigt teilweise sehr tief in die Thematik ein, so dass mathematische Kenntnisse Vorraussetzung für ein Verstehen der Algorithmen sind. Es ist deshalb v.a. für Informatikstudenten mit Schwerpunkt "Konnektionistische Modelle" bzw. "Neuronale Netze" geeignet, jedoch auch für bewanderte Computerfreaks, die sich fundiert über die Realität informieren wollen, was hinter dem Mythos "Neuronale Netze" steht.
1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Gebundene Ausgabe
Hier findet man wahrhaftig die kompletten Grundlagen hinter den künstlichen neuronalen Netzen. Geschichte und biologische Grundlagen, jede Menge Netzmodelle, Lernregeln und praktische Anwendungen. Alles wird erklärt, meist zuzüglich mathematischer Formeln, doch so aufbereitet, dass man die Vorgänge auch ohne Formeln versteht, sofern man sie nicht nachrechnen möchte. Für mich vollkommen ausreichend.
Auch wenn das Buch ziemlich alt ist, ist das meiste heute noch gültig. Ich hab mir aktuelle Bücher angeschaut und nichts Neues gefunden, bzw. die hier dargestellten Grundlagen werden noch immer weitreichend verwendet, lediglich gibt es heute viel mehr Anwendungsfelder oder diese Grundlagen sind in neueren Büchern anders aufbereitet.
So sieht für mich ein Grundlagenbuch aus und wer auch nur irgendwas über neuronale Netze wissen möchte (und das nötige Interesse mitbringt, um sich an dieses schwere Buch zu wagen), sollte hier reinschauen.
Auch wenn das Buch ziemlich alt ist, ist das meiste heute noch gültig. Ich hab mir aktuelle Bücher angeschaut und nichts Neues gefunden, bzw. die hier dargestellten Grundlagen werden noch immer weitreichend verwendet, lediglich gibt es heute viel mehr Anwendungsfelder oder diese Grundlagen sind in neueren Büchern anders aufbereitet.
So sieht für mich ein Grundlagenbuch aus und wer auch nur irgendwas über neuronale Netze wissen möchte (und das nötige Interesse mitbringt, um sich an dieses schwere Buch zu wagen), sollte hier reinschauen.
1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Gebundene Ausgabe
Das Buch beschreibt recht gut viele grundlegende Neuronale Netze.
(Mir liegt eine andere Ausgabe vom Oldenbourg Verlag vor, obwohl diese Ausgabe vom Addison Wesley Verlag hier bestellt wurde)
Einige der Informationen sind inzwischen veraltet. Die Grundlagen sind aber dennoch relevant. Denn sie bilden meist die Grundlagen für meist komplexere, mächtigere Netzwerke.
Diese Buch dient dennoch als guter Einstieg in die Welt der Neuronalen Netzwerke. Man sollte jedoch um die teilweise tiefgehende Mathematik zu verstehen einige Vorkenntnisse der höheren Mathematik mitbringen.
Das Kapitel über die verfügbaren Simulatoren für Neuronale Netzwerke sollte man am liebsten garnicht lesen, da es inzwischen neuere Simulatoren gibt.
Der Zeichensatz von mathematischen Formeln ist schlecht. Gerade wenn viele Variablen benötigt werden, können l (kleines L) und 1 (eins) nicht richtig auseinander gehalten werden.
Nur 4 Sterne aufgrund der teilweise veralteten Informationen und des Zeichensatzes bei mathematischen Formeln.
(Mir liegt eine andere Ausgabe vom Oldenbourg Verlag vor, obwohl diese Ausgabe vom Addison Wesley Verlag hier bestellt wurde)
Einige der Informationen sind inzwischen veraltet. Die Grundlagen sind aber dennoch relevant. Denn sie bilden meist die Grundlagen für meist komplexere, mächtigere Netzwerke.
Diese Buch dient dennoch als guter Einstieg in die Welt der Neuronalen Netzwerke. Man sollte jedoch um die teilweise tiefgehende Mathematik zu verstehen einige Vorkenntnisse der höheren Mathematik mitbringen.
Das Kapitel über die verfügbaren Simulatoren für Neuronale Netzwerke sollte man am liebsten garnicht lesen, da es inzwischen neuere Simulatoren gibt.
Der Zeichensatz von mathematischen Formeln ist schlecht. Gerade wenn viele Variablen benötigt werden, können l (kleines L) und 1 (eins) nicht richtig auseinander gehalten werden.
Nur 4 Sterne aufgrund der teilweise veralteten Informationen und des Zeichensatzes bei mathematischen Formeln.
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