Computational Intelligence: Eine methodische Einfuhrung in by Rudolf Kruse, Christian Borgelt, Frank Klawonn, Christian

By Rudolf Kruse, Christian Borgelt, Frank Klawonn, Christian Moewes, Georg Ruß, Matthias Steinbrecher

Der Anwendungsbereich „Computational Intelligence“ der Informatik erlangt durch viele erfolgreiche industrielle Produkte immer mehr an Bedeutung. Dieses Buch behandelt die zentralen Techniken dieses Gebiets und bettet sie in ein didaktisches Konzept ein, welches sich gezielt an Studierende und Lehrende der Informatik wendet. Zusatzmaterialien wie Aufgaben, Lösungen und Foliensätze für Vorlesungen sowie Beispiele aus der industriellen Anwendung betonen den praktischen Charakter des Buches.

Der Inhalt
Künstliche Neuronale Netze – Fuzzy-Systeme – Evolutionäre Algorithmen – Bayes-Netze

Die Zielgruppe
- Studierende der Informatik, Bachelor und Master
- Lehrende der Informatik
- Forscher in Bereich Computational Intelligence

Die Autoren
Das Autorenteam (Prof. Dr. Rudolf Kruse, PD Dr. Christian Borgelt, Prof. Dr. Frank Klawonn, Christian Moewes, Georg Ruß und Matthias Steinbrecher) bringt langjährige Erfahrung und fachliche attractiveness im Gebiet Computational Intelligence mit – aus Universität und Industrie gleichermaßen.

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The premise at the back of make is straightforward: when you swap resource records and need to rebuild your application or different output documents, make tests timestamps to determine what has replaced and rebuilds simply what you wish, with out losing time rebuilding different records. yet on most sensible of this straightforward precept, make layers a wealthy choice of recommendations that permits you to manage a number of directories, construct various types of courses for various structures, and customise your builds in different ways.

This version specializes in the GNU model of make, which has deservedly develop into the average. GNU make comprises robust extensions which are explored during this e-book. it's also renowned since it is loose software program and gives a model for nearly each platform, together with a model for Microsoft home windows as a part of the loose Cygwin undertaking. coping with initiatives with GNU make, third version presents instructions on assembly the desires of enormous, sleek initiatives. additionally extra are a couple of attention-grabbing complicated themes akin to portability, parallelism, and use with Java.

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In der Statistik wird stattdessen oft auch der unverzerrte Schätzer verwendet, der sich nur durch die Verwendung von | L | − 1 statt | L | von dem angegebenen unterscheidet. Für die Normierung spielt dieser Unterschied keine Rolle. Kapitel 5 Mehrschichtige Perzeptren Nachdem wir im vorangehenden Kapitel die Struktur, die Arbeitsweise und das Training/Lernen (künstlicher) neuronaler Netze allgemein beschrieben haben, wenden wir uns in diesem und den folgenden Kapiteln speziellen Formen (künstlicher) neuronaler Netze zu.

Es ist eigentlich aus zwei getrennten dreischichtigen Perzeptren zusammengesetzt, da es von keinem Neuron der versteckten Schicht Verbindungen zu beiden Ausgabeneuronen gibt. Das muss natürlich nicht immer so sein. Zur Illustration der Matrixschreibweise der Gewichte stellen wir auch die Gewichte dieses Netzes durch zwei Matrizen dar. Wir erhalten   2 −2 0  2 2 0  2 0 2 0  W1 =  und W2 = ,  0 2 2  0 2 0 2 0 −2 2 wobei die Matrix W1 wieder für die Verbindungen von der Eingabeschicht zu der versteckten Schicht und die Matrix W2 für die Verbindungen von der versteckten Schicht zur Ausgabeschicht steht.

Wu3 u2 = 3). Dieses Netz ist rückgekoppelt, da es zwei gerichtete Kreise gibt (z. B. (u1 , u3 ), (u3 , u1 )). Beschreibt man die Netzstruktur, wie oben erläutert, durch eine Gewichtsmatrix, so erhält man die 3 × 3 Matrix u1 0  1 −2  u2 0 0 3 u3  4 u1 0  u2 0 u3 Man beachte, dass das Neuron, von dem die Verbindung ausgeht, die Spalte, und das Neuron, zu dem die Verbindung führt, die Zeile der Matrix angibt, in die das zugehörige Verbindungsgewicht eingetragen wird. 2 Arbeitsweise neuronaler Netze Um die Arbeitsweise eines (künstlichen) neuronalen Netzes zu beschreiben, müssen wir angeben, (1) wie ein einzelnes Neuron seine Ausgabe aus seinen Eingaben (d.

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