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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 popularity im Gebiet Computational Intelligence mit – aus Universität und Industrie gleichermaßen.

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Example text

Ist der Graph azyklisch, so gibt es nur eine Richtung, nämlich vorwärts, also von den Eingabeneuronen zu den Ausgabeneuronen. Gibt es dagegen Schleifen oder gerichtete Kreise, so können Ausgaben auf Eingaben rückgekoppelt werden. Wir werden uns in den folgenden Kapiteln zuerst mit verschiedenen Typen von vorwärtsbetriebenen Netzen beschäftigen, da diese einfacher zu analysieren sind. In den Kapiteln 8 und 9 wenden wir uns dann rückgekoppelten Netzen zu. Um die Definition der Struktur eines neuronalen Netzes zu veranschaulichen, betrachten wir als Beispiel das aus drei Neuronen bestehende neuronale Netz (d.

Inuvn , die den Ausgaben outv1 , . . , outvn der Vorgänger des Neurons u entsprechen, und den Verbindungsgewichten wuv1 , . . , wuvn die Netzeingabe netu . In diese Berechnung können eventuell zusätzliche Parameter σ1 , . . , σl eingehen (siehe z. B. 5). Aus der Netzeingabe, einer bestimmten Zahl von Parametern θ1 , . . , θk und eventuell einer Rückführung der aktuellen Aktivierung des Neurons u (siehe z. B. Kapi(u) tel 9) berechnet die Aktivierungsfunktion f act die neue Aktivierung actu des Neu(u) rons u.

Definition und Beispiele 47 Um die Matrixschreibweise der Gewichte zu illustrieren, stellen wir die Verbindungsgewichte dieses Netzes durch zwei Matrizen dar. Wir erhalten W1 = −2 2 2 −2 und W2 = 2 2 , wobei die Matrix W1 für die Verbindungen von der Eingabeschicht zur versteckten Schicht und die Matrix W2 für die Verbindungen von der versteckten Schicht zur Ausgabeschicht steht. Als weiteres Beispiel betrachten wir das Fredkin-Gatter, das in der sogenannten konservativen Logik1 eine wichtige Rolle spielt [Fredkin u.

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