Titlebook: Computational Intelligence; Eine methodische Ein Rudolf Kruse,Christian Borgelt,Matthias Steinbrech Textbook 2015Latest edition Springer Fa

Diuretic

Computational Intelligencehttp://image.papertrans.cn/c/image/232354.jpg

錯(cuò)誤

2522-0519 alle Themenbereiche überarbeitet, aktualisiert und zum Teil erweitert..Zusatzmaterialen wie Aufgaben, L?sungen und Foliens?tze für Vorlesungen sowie Beispiele aus der industriellen Anwendung betonen den praktischen Charakter des Buches.?.978-3-658-10903-5978-3-658-10904-2Series ISSN 2522-0519 Series E-ISSN 2522-0527

Compass

Einleitung,. Diese Anwendungen leisten z.B. Entscheidungsunterstützung, steuern Prozesse, erkennen und interpretieren Muster oder bewegen sich autonom in unbekannten Umgebungen. Zur Bew?ltigung solcher Aufgaben sind neuartige Vorgehensweisen, Methoden, Programmierumgebungen und Werkzeuge entwickelt worden.

Type-1-Diabetes

phase-2-enzyme

推崇

Allgemeine neuronale Netzeden Kapiteln betrachten werden. Wir beginnen mit der Struktur eines (künstlichen) neuronalen Netzes, beschreiben dann allgemein die Arbeitsweise und schlie?lich das Training eines (künstlichen) neuronalen Netzes.

Proclaim

Mehrschichtige Perzeptren, wenden wir uns in diesem und den folgenden Kapiteln speziellen Formen (künstlicher) neuronaler Netze zu. Wir beginnen mit der bekanntesten Form, den sogenannten . (engl. ., MLPs), die eng mit den in Kapitel 3 betrachteten Netzen von Schwellenwertelementen verwandt sind. Die Unterschiede bestehen i

抵制

Radiale-Basisfunktionen-Netzes ist die Zahl der Schichten stets drei; es gibt also nur genau eine versteckte Schicht. Weiter unterscheiden sich Radiale-Basisfunktionen-Netze von mehrschichtigen Perzeptren durch andere Netzeingabe- und Aktivierungsfunktionen, speziell in der versteckten Schicht. In ihr werden . verwendet, die di

全神貫注于

有說服力