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11#
發(fā)表于 2025-3-23 13:41:59 | 只看該作者
Neuronale Netze,ning zu verstehen, starten wir bei biologischen neuronalen Netzen und dem Hopfield Modell. Dann führen wir den bis heute fundamentalen Backpropagation Algorithmus ein um schlie?lich Deep Learning und dessen Anwendungen darzustellen.
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發(fā)表于 2025-3-23 16:22:05 | 只看該作者
,Lernen durch Verst?rkung (Reinforcement Learning), bleibt nur noch das Lernen durch Verst?rkung. Das hei?t, der Roboter optimiert seine Motorik mittels Versuch und Irrtum, basierend auf positiver und negativer Verst?rkung. Einige einfach derartige Algorithmen und deren Anwendung werden hier vorgestellt.
13#
發(fā)表于 2025-3-23 19:28:50 | 只看該作者
14#
發(fā)表于 2025-3-23 22:23:04 | 只看該作者
Deposition of Radioactive Waste, quantifizieren. Die Pr?dikatenlogik zusammen mit dem automatischen Beweisen stellt ein m?chtiges Werkzeug für die symbolische KI dar, das heute zum Beispiel bei Planungsproblemen in der Robotik oder beim Autonomen Fahren verwendet wird.
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發(fā)表于 2025-3-24 05:25:04 | 只看該作者
The Behavior of Hydrogen in BF Ironmaking,l hat in den 1930er Jahren den Logikern und KI-Wissenschaftlern gnadenlos die Grenzen der Automatisierung aufgezeigt. Grenzen hat die Logik auch dann, wenn es um die Beschreibung von Unsicherheit geht.
16#
發(fā)表于 2025-3-24 06:55:36 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 14:38:36 | 只看該作者
18#
發(fā)表于 2025-3-24 17:59:19 | 只看該作者
Brain Peptides in Cardiovascular Regulation bleibt nur noch das Lernen durch Verst?rkung. Das hei?t, der Roboter optimiert seine Motorik mittels Versuch und Irrtum, basierend auf positiver und negativer Verst?rkung. Einige einfach derartige Algorithmen und deren Anwendung werden hier vorgestellt.
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發(fā)表于 2025-3-24 22:36:04 | 只看該作者
20#
發(fā)表于 2025-3-24 23:30:17 | 只看該作者
,Pr?dikatenlogik erster Stufe, quantifizieren. Die Pr?dikatenlogik zusammen mit dem automatischen Beweisen stellt ein m?chtiges Werkzeug für die symbolische KI dar, das heute zum Beispiel bei Planungsproblemen in der Robotik oder beim Autonomen Fahren verwendet wird.
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