Titlebook: Neuronale Netze; Optimierung durch Le Heinrich Braun Textbook 1997 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1997 Evolution.Lernen.Optimierung.Wiss

責(zé)難

Electrolysis

Textbook 1997 Leser die M?glichkeit, in seiner eigenen Anwendung die Bausteine seinen Zielen entsprechend zu kombinieren: Neuronales Modell vs. Neuro-Fuzzy-Modell, Supervised Learning vs. Reinforcement Learning, Gradientenabstieg vs. Evolution, sequentiell vs. parallel.

COLIC

口音在加重

geometrician

難管

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天真

https://doi.org/10.1007/978-3-642-60743-1Evolution; Lernen; Optimierung; Wissen; Wissensrepr?sentation; best?rkendes Lernen; evolution?re Algorithm

公理

,Einführung,Entsprechend dem natürlichen Vorbild ist es naheliegend, zur Optimierung neuronaler Netze einen zweistufigen Ansatz zu w?hlen: Lernen und Evolution. Zentrales Anliegen dieses Werkes ist der Entwurf einer Entwicklungsumgebung zur Optimierung neuronaler Netze durch Lernen und Evolution (genannt: .).

curettage

Evolution neuronaler Netze,rfahren werden schon seit den sechziger Jahren eingesetzt, um komplexe künstliche Systeme zu optimieren. In Abschnitt 4.1 erl?utern wir die Grundprinzipien evolution?rer Algorithmen und skizzieren die gebr?uchlichsten Verfahren (Evolutionsstrategien, evolution?re Programmierung, ., und genetisches Programmieren).

消瘦