Die Arbeit stellt die Theorie der künstlichen neuronalen Netze im Bereich der überwachten Lernverfahren klar, übersichtlich und umfassend dar und berücksichtigt dabei die folgenden Gebiete: Informatik mit einem neuen Lernverfahren (stabile Parameteradaption), Mathematik mit der Analyse der Struktur des Gewichtungsraumes, Statistik mit einem neuen Schätzer für die Güte von Netzen (Clustered bootstrap) und Physik mit effizienten Lern- und Schließalgorithmen für dezimierbare Boltzmann-Maschinen.
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