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Neuronale Netze. Eine Einführung in die Neuroinformatik selbstorganisierender Netzwerke
 
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Neuronale Netze. Eine Einführung in die Neuroinformatik selbstorganisierender Netzwerke (Gebundene Ausgabe)

von Helge Ritter (Autor), Thomas Martinez (Autor), Klaus Schulten (Autor)
4.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)

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Produktinformation

  • Gebundene Ausgabe: 344 Seiten
  • ISBN-10: 3893191313
  • ISBN-13: 978-3893191314
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 4.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)
  • Amazon.de Verkaufsrang: Nr. 452.542 in Bücher (Die Bestseller Bücher)

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Produktbeschreibungen

Kurzbeschreibung

Das Buch führt in das Gebiet der neuronalen Netzwerke ein, diskutiert deren unterschiedliche Konzepte und zeigt an Beispielen, wie in Analogie zum menschlichen Gehirn in der Informationsverarbeitung Prozesse gleichzeitig ablaufen können. -- Dieser Text bezieht sich auf eine vergriffene oder nicht verfügbare Ausgabe dieses Titels.

Klappentext

Dieses Buch bietet eine Einführung in das Gebiet der Neuronalen Netzwerke, einer Forschungsrichtung, die durch ihre Orientierung an den Bauprinzipien biologischer Neuronennetze neuartige Einblicke in die Funktionsweise des Gehirns und die Verwirklichung von Intelligenz in Computern verspricht.

Im Gegensatz zu den meisten heutigen Computern arbeiten im Gehirn an jedem "Rechenschritt" Tausende von Neuronen gleichzeitig. Ein dichtes Netz von Verbindungen bildet den Schlüssel zur Koordinierung ihrer Aktivität und der bemerkenswerten Fähigkeit des Gehirns zum Lernen.

Das vorliegende Buch zeigt, wie künstliche neuronale Netze diese Art der Informationsverarbeitung nachahmen können. Der erste Teil vermittelt einen Einblick in moderne Konzepte der Funktion des Gehirns und führt in die wichtigsten Modelle neuronaler Netze ein. Dann wird gezeigt, wie Neuronale Netzwerke einerseits zu unserem Verständnis beobachteter Organisationsvorgänge im Gehirn beitragen, andererseits eine Vielzahl interessanter und anspruchsvoller Anwendungsaufgaben lösen können.

Die gewählten Beispiele umfassen dabei u.a. das berühmte "Handlungsreisenden-Problem", das "Jonglieren" eines Stabes bis hin zum Erlernen der Bewegungssteuerung eines Roboterarmes. Jedes Beispiel dient dabei zugleich als Anlaß, eine bestimmte Eigenschaft des verwendeten Netzwerks auch mathematisch näher zu untersuchen. Auf diese Weise wird der Leser im Laufe des Buches nicht nur mit Modellansätzen, ihren Fähigkeiten und ihrem Bezug zur Biologie vertraut gemacht, sondern lernt auch eine Reihe wichtiger mathematischer Methoden zur Analyse derartiger Systeme kennen. -- Dieser Text bezieht sich auf eine vergriffene oder nicht verfügbare Ausgabe dieses Titels.

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11 von 11 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich:
4.0 von 5 Sternen Ein verständliches Lehrbuch zu einem spannenden Gebiet, 25. August 1999
Von Ein Kunde
Diese Rezension stammt von: Neuronale Netze (Gebundene Ausgabe)
Das schon etwas ältere Buch (entstanden 1990) ist meines Wissens das einzige deutschsprachige Werk über Künstliche Neuronale Netze, das selbstorganisierende Modelle in den Vordergrund rückt. Es ist als Lehrbuch konzipiert und richtet sich an keine bestimmte Gruppe von Benutzern, sondern will ein möglichst breites Publikum ansprechen. Voraussetzung ist allerdings Vertrautheit mit grundlegenden mathematischen Begriffen und Notationskonventionen, sowie die Bereitschaft, sich in die teilweise fachfremden Beispiele hineinzudenken.

In einem knappen Kapitel werden die Motivation zur Beschäftigung mit Künstlichen Neuronalen Netzen aus der modernen Hirnforschung heraus entwickelt und die gängigsten Netzmodelle überblicksartig vorgestellt. In den drei Hauptteilen des Buches werden die Eigenschaften selbstorganisierender Netze (vor allem des "Kohonen-Modells") auf sehr gut nachvollziehbare Weise anhand von Beispielen und konkreten Problemstellungen dargestellt und erklärt. Besonders anschaulich ist die ständige Verbindung zu biologischen Vorbildern, wodurch für Leser aus den Bereichen Biologie, Psychologie und Medizin vertraute Felder auf neue Weise betrachtet werden. Die Beispiele sind aber andererseits nicht so komplex, dass Mathematiker, Physiker und Informatiker sie nicht lediglich als gegebene Daten hinnehmen müssen. Die weiteren Beispiele beziehen sich auf Problemfelder aus der Robotik und Optimierung.

Diesem Buch gelingt es wie kaum einem anderen ein beständiges Spannungsfeld zwischen biologischem Vorbild, Modell und Anwendungsbereichen aufrechtzuerhalten und ist damit keine bloße Formel- oder Algorithmensammlung. Der mathematische Schwierigkeitsgrad ist im Hauptteil nicht übertrieben hoch, eine vertiefte Betrachtung der mathematischen Eigenschaften bietet ein eigener fünfter Teil.

Fazit: Das Buch eignet sich sehr gut als anschauliche aber nicht oberflächliche Einführung in das von anderen breiter angelegten Darstellungen Künstlicher Neuronaler Netze meist vernachlässigte Gebiet der selbstorganisierenden Netzwerke. Die Frage, ob es dem aktuelleren "Self organzining maps" von T. Kohonen vorzuziehen ist, hängt davon ab, ob dem Leser eine deutschsprachige, aus Beispielen heraus entwickelte Übersicht wichtiger ist als die kompakte, umfassende Darstellung. (Dies ist eine Amazon.de an der Uni-Studentenrezension.)

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