- Taschenbuch
- Verlag: Vahlen; Auflage: 1 (1997)
- Sprache: Deutsch
- ISBN-10: 3800621843
- ISBN-13: 978-3800621842
- Durchschnittliche Kundenbewertung: 4.0 von 5 Sternen Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)
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Produktbeschreibungen
Kurzbeschreibung
Dieses Buch ordnet neuronale Netze in die Statiskik ein und zeigt, wie sich neuronale Netzte mit Hilfe von statistischen Verfahren analysieren und verbessern lassen. Das wird in Anwendungsbeispielen veranschaulicht.
Zusätzlich werden die notwendigen Methoden und Techniken zusammengestellt, auf die bei der Verwendung und Programmierung von neuronalen Netzen immer wieder zurückgegriffen werden muß.
Zusätzlich werden die notwendigen Methoden und Techniken zusammengestellt, auf die bei der Verwendung und Programmierung von neuronalen Netzen immer wieder zurückgegriffen werden muß.
Der Autor über sein Buch
Inhalt und Ziel des Buches
Neuronale Netzwerke sind sehr leistungsfähige Verfahren für eine Vielzahl von Anwendungen. Sie werden mittlerweile sehr erfolgreich in den verschiedensten Bereichen wie beispielsweise der Ökonomie, der Physik oder der Medizin eingesetzt. In der jüngeren Literatur zum Thema 'neuronale Netze' setzt sich allmählich die Erkenntnis durch, daß diese nichts anderes sind als eine neue Klasse von nichtlinearen, statistischen Verfahren. Mit dieser Erkenntnis muß die Verwendung neuronaler Netzwerke nun nicht mehr mit Hilfe eines vermeintlich `intelligenten' Verhaltens rechtfertigt werden, sondern es kann auf bestimmte wünschenswerte Eigenschaften verwiesen werden, die andere statistische Verfahren nicht besitzen.
Neuronale Netzwerke sind sehr leistungsfähige Verfahren für eine Vielzahl von Anwendungen. Sie werden mittlerweile sehr erfolgreich in den verschiedensten Bereichen wie beispielsweise der Ökonomie, der Physik oder der Medizin eingesetzt. In der jüngeren Literatur zum Thema 'neuronale Netze' setzt sich allmählich die Erkenntnis durch, daß diese nichts anderes sind als eine neue Klasse von nichtlinearen, statistischen Verfahren. Mit dieser Erkenntnis muß die Verwendung neuronaler Netzwerke nun nicht mehr mit Hilfe eines vermeintlich `intelligenten' Verhaltens rechtfertigt werden, sondern es kann auf bestimmte wünschenswerte Eigenschaften verwiesen werden, die andere statistische Verfahren nicht besitzen.
In vielen Anwendungen neuronaler Netzwerke wird das relevante statistische Wissen jedoch nicht oder nur unzureichend genutzt. Es fehlen klare Handlungsanweisungen und definierte Vorgehensweisen, so daß die Benutzer neuronaler Netzwerke bislang gezwungen sind, sich einer eher heuristischen Vorgehensweise zu bedienen. Dies führt dazu, daß die praktische Arbeit mit neuronalen Netzwerken sehr stark durch Ausprobieren geprägt ist. Die Statistik kann hier Abhilfe schaffen.
Das Ziel des vorliegenden Buches ist deshalb, einen Beitrag zu der Übertragung von statistischen Verfahren auf neuronale Netzwerke zu leisten.
Neben der Übertragung von statistischen Verfahren auf neuronale Netzwerke werden in diesem Buch vor allem auch die Methoden der Netzwerkliteratur unter einer statistischen Perspektive betrachtet und analysiert. Einige der wichtigsten Methoden, die in den letzten Jahren in der Forschung zu neuronalen Netzwerken entwickelt wurden, finden entweder eine analoge oder sehr ähnliche Vorgehensweise in der Statistik. Mit dieser Betrachtung läßt sich ein großer Teil der Lücke schließen, die bislang zwischen der Statistik und der Theorie der neuronalen Netzwerke bestanden hat.
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Die hilfreichsten Kundenrezensionen
1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Der Autor analysiert Neuronale Netze mit konventinellen statistischen Verfahren und zeigt auf, wie auf diese Weise bessere Netzwerke konstruiert werden können. Er beschränkt sich dabei auf Multilayer Perceptrons. Der Ansatz ist sehr überzeugend dargestellt, wobei erhebliches statistisches Wissen vorausgesetzt wird. Auf die angesprochenen Verfahren wird nur knapp eingegeangen. Deswegen nur 4 Sterne, obwohl der Ansatz sehr gut und innovativ ist.
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