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New PDF release: Computational Intelligence: Eine methodische Einführung in

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

ISBN-10: 3658109033

ISBN-13: 9783658109035

ISBN-10: 3658109041

ISBN-13: 9783658109042

ISBN-10: 3873873893

ISBN-13: 9783873873896

Die Autoren behandeln umfassend zentrale Themen der Informatik von Künstlichen Neuronalen Netzen, über Evolutionäre Algorithmen bis hin zu Fuzzy-Systemen und Bayes-Netzen. Denn: Der Anwendungsbereich „Computational Intelligence“ 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. Für die vorliegende 2. Auflage des Buches wurden alle Themenbereiche überarbeitet, aktualisiert und zum Teil erweitert.

Zusatzmaterialen wie Aufgaben, Lösungen und Foliensätze für Vorlesungen sowie Beispiele aus der industriellen Anwendung betonen den praktischen Charakter des Buches.

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Extra resources for Computational Intelligence: Eine methodische Einführung in Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen, Fuzzy-Systeme und Bayes-Netze

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Gegenuber dem Betrag der Abweichung der tats¨achlichen von ¨ der gewunschten Ausgabe hat das Quadrat derselben aber zwei Vorteile: Erstens ¨ ist es uberall stetig differenzierbar, w¨ahrend die Ableitung des Betrages bei 0 nicht existiert bzw. unstetig ist. 4). facht aber die Ableitung der Anderungsregeln fur ¨ Zweitens gewichtet das Quadrat große Abweichungen von der gewunschten Ausga¨ be st¨arker, so dass beim Training vereinzelte starke Abweichungen vom gewunsch¨ ten Wert tendenziell vermieden werden, was wunschenswert sein kann.

Diese Art des Trainings nennt man Batch-Lernen bzw. Batch-Training, da alle Trainingsbeispiele ¨ ¨ ¨ gebundelt zur Verfugung stehen mussen (engl. batch: Stapel, batch processing: Stapelverarbeitung). Es entspricht einer Anpassung der Gewichte und des Schwellenwertes gem¨aß dem rechten Diagramm. 16 die Lernvorg¨ange fur und w = 2 gezeigt. Sowohl das Online-Lernen (linkes Diagramm) als auch das Batch-Lernen (mittleres Diagramm) verwenden eine Lernrate von 1. Die Lernrate gibt ¨ an, wie groß die Anderungen sind, die an Gewicht und Schwellenwert vorgenommen werden, und damit, wie schnell gelernt wird.

16 die Lernvorg¨ange fur und w = 2 gezeigt. Sowohl das Online-Lernen (linkes Diagramm) als auch das Batch-Lernen (mittleres Diagramm) verwenden eine Lernrate von 1. Die Lernrate gibt ¨ an, wie groß die Anderungen sind, die an Gewicht und Schwellenwert vorgenommen werden, und damit, wie schnell gelernt wird. ) Bei einer Lernrate von 1 wer¨ den Gewicht und Schwellenwert um 1 vergroßert oder verkleinert. 16 noch einmal dreidimensional dargestellt. 17 gezeigt. W. aus ¨ der Anschauung der Fehlerfunktion abgeleitet.

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by Charles
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