1. Auflage - April 2003
155,- Euro
2003. 752 Seiten, Hardcover
ISBN-10: 0-471-21948-7
ISBN-13: 978-0-471-21948-4 - John Wiley & Sons

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Kurzbeschreibung
Neuronale Netze haben sich in vielen Bereichen der Informatik und künstlichen Intelligenz, der Robotik, Prozeßsteuerung und Entscheidungsfindung bewährt. Um solche Netze für immer komplexere Aufgaben entwickeln zu können, benötigen Sie solide Kenntnisse der Theorie statischer und dynamischer neuronaler Netze. Aneignen können Sie sie sich mit diesem Lehrbuch! Alle theoretischen Konzepte sind in anschaulicher Weise mit praktischen Anwendungen verknüpft. Am Ende jedes Kapitels können Sie Ihren Wissensstand anhand von Übungsaufgaben überprüfen.

Aus dem Inhalt
Foreword: Lotfi A. Zadeh.

Preface.

Acknowledgments.

PART I: FOUNDATIONS OF NEURAL NETWORKS.

Neural Systems: An Introduction.

Biological Foundations of Neuronal Morphology.

Neural Units: Concepts, Models, and Learning.

PART II: STATIC NEURAL NETWORKS.

Multilayered Feedforward Neural Networks (MFNNs) and Backpropagation Learning Algorithms.

Advanced Methods for Learning Adaptation in MFNNs.

Radial Basis Function Neural Networks.

Function Approximation Using Feedforward Neural Networks.

PART III: DYNAMIC NEURAL NETWORKS.

Dynamic Neural Units (DNUs): Nonlinear Models and Dynamics.

Continuous-Time Dynamic Neural Networks.

Learning and Adaptation in Dynamic Neural Networks.

Stability of Continuous-Time Dynamic Neural Networks.

Discrete-Time Dynamic Neural Networks and Their Stability.

PART IV: SOME ADVANCED TOPICS IN NEURAL NETWORKS.

Binary Neural Networks.

Feedback Binary Associative Memories.

Fuzzy Sets and Fuzzy Neural Networks.

References and Bibliography.

Appendix A: Current Bibliographic Sources on Neural Networks.

Index.