Kundenrezensionen

Simulation neuronaler Netze

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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.

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.

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.

Schwerpunkt dieses Buches ist eindeutig Simulation und Anwendung neuronaler Netze. Aber auch für eine erste Einführung über KNNs kann das Buch herhalten, ist allerdings etwas oberflächlicher als z.B. Rojas Buch. Für denjenigen, der einen pragmatischen Zugang zu KNNs sucht und vielleicht auch noch SNNS benutzt, ist das Buch durchaus zu empfehlen. Leider ist der Formeldruck fast genauso schlimm wie bei Word für Windoof (jedenfalls in der ältern Ausgabe von Addison-Wesley).