Titlebook: Neuronale Netze; Eine Einführung in d Rüdiger Brause Textbook 1991 Springer Fachmedien Wiesbaden 1991 Algorithmen.Datenverarbeitung.Informa

Musket

Capitulate

Rüdiger Brausele zerlegt wird; diese erleiden auf die eine oder andere Weise einen verschiedenen Betrag von Verz?gerung, so da? bei ihrer Wiedervereinigung Interferenz auftritt. Michelson benutzte als erster einen solchen Apparat für spektroskopische Arbeiten und war dadurch imstande, ein viel gr??eres Aufl?sungs

intelligible

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dearth

Rüdiger Brauseiezust?nden von Atomen und Molekülen entsprechen, beruhen die echten kontinuierlichen Spektren auf Energiezustands?nderungen, bei denen das emittierende oder absorbierende System im Anfangs- oder Endzustand, oder in beiden, sich nicht in einem station?ren, sondern in einem freien Zustand befindet. S

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er Nachrichtentechnik seine bekanntesten Anwendungen hat. Bemerkenswert ist dabei, da? sich die optischen und einige andere physikalische Eigenschaften durch die Zusammensetzung des Glases gezielt ?ndern lassen. Auch bezüglich mechanischer Eigenschaften erscheint Glas als ein interessantes Material.

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Einleitung,ie Erkenntnis durch, da? sequentiell arbeitende Rechner für manche Probleme zu langsam arbeiten. Mit vielen, parallel arbeitenden Prozessoren versucht man heutzutage in Multiprozessoranlagen, den “von Neumann-Flaschenhals” zu umgehen. Dabei ergeben sich eine Menge neuer Probleme: Die Aktivit?t der P

NEXUS

Zeitsequenzen,assifizierung und dergleichen gerichtet, wobei die real existierende Zeit entweder nur als Hilfsvariable einer Differenzialgleichung diente, die “eigentliche Funktion” zu implementieren (s. Kapitel 1.2.1, 2.6 und 2.7), oder aber als diskrete Iterationsvariable benutzt wurde.

深陷

,Evolution?re und genetische Algorithmen,rgegebene Aufgabe so gut wie m?glich zu erledigen. Allgemein entspricht dies der Aufgabenstellung, eine vorgegebene Zielfunktion zu optimieren; neuronale Algorithmen lassen sich deshalb als eine Gruppe in der Vielzahl von . ansehen. Eine der ungew?hnlichsten Methoden, ebenfalls Optimierungsaufgaben

FLIP

Zeitsequenzen,assifizierung und dergleichen gerichtet, wobei die real existierende Zeit entweder nur als Hilfsvariable einer Differenzialgleichung diente, die “eigentliche Funktion” zu implementieren (s. Kapitel 1.2.1, 2.6 und 2.7), oder aber als diskrete Iterationsvariable benutzt wurde.