In diesem Buch findet der Leser effiziente Methoden zur Optimierung Neuronaler Netze. Insbesondere durch die ausfA1/4hrliche Behandlung des Reinforcement Learning und der Evolutiven Optimierung geht es A1/4ber den Inhalt der bisherigen LehrbA1/4cher zum Thema Neuronale Netze hinaus. Die Optimierung neuronaler Modelle wird in folgende Faktoren aufgeteilt: Neuronale Modelle, Lernprobleme, Optimierungsverfahren und Hardwareimplementierung. Dadurch erhAlt der Leser die MAglichkeit, in seiner eigenen Anwendung die Bausteine ...
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In diesem Buch findet der Leser effiziente Methoden zur Optimierung Neuronaler Netze. Insbesondere durch die ausfA1/4hrliche Behandlung des Reinforcement Learning und der Evolutiven Optimierung geht es A1/4ber den Inhalt der bisherigen LehrbA1/4cher zum Thema Neuronale Netze hinaus. Die Optimierung neuronaler Modelle wird in folgende Faktoren aufgeteilt: Neuronale Modelle, Lernprobleme, Optimierungsverfahren und Hardwareimplementierung. Dadurch erhAlt der Leser die MAglichkeit, in seiner eigenen Anwendung die Bausteine seinen Zielen entsprechend zu kombinieren: Neuronales Modell vs. Neuro-Fuzzy-Modell, Supervised Learning vs. Reinforcement Learning, Gradientenabstieg vs. Evolution, sequentiell vs. parallel.
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