Optimieren mit neuronalen Netzen (eBook, PDF)
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Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 2,1, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Veranstaltung: Computerintegrierte Systeme, Sprache: Deutsch, Abstract: Künstliche Neuronale Netze (im Folgenden auch KNN genannt) sind biologisch motivierte Modelle, die sich an Grundprinzipien der Arbeitsweise des Gehirns und des zent-ralen Nervensystems anlehnen. Während Probleme, die durch einen Algorithmus in kurzer Zeit exakt zu lösen sind, von einem Computer deutlich schneller gelöst werden können als von einem Menschen, so ist das menschliche G...
Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 2,1, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Veranstaltung: Computerintegrierte Systeme, Sprache: Deutsch, Abstract: Künstliche Neuronale Netze (im Folgenden auch KNN genannt) sind biologisch motivierte Modelle, die sich an Grundprinzipien der Arbeitsweise des Gehirns und des zent-ralen Nervensystems anlehnen. Während Probleme, die durch einen Algorithmus in kurzer Zeit exakt zu lösen sind, von einem Computer deutlich schneller gelöst werden können als von einem Menschen, so ist das menschliche Gehirn beispielsweise beim Erkennen von Gesichtern überlegen und liefert auch beim Ausfall einiger für die Problemlösung notwendiger Nervenzellen noch korrekte Ergebnisse. Die Idee ist daher, die Arbeitsweise des Gehirns auf den Computer zu übertragen. Mit ihrem Formalmodell des Neurons waren Warren McCulloch und Walter Pitts die Ersten, die sich mit dem Thema neuronale Netze beschäftigten. Seit ca. 1986 haben die Arbeiten mit und zu neuronalen Netzen stark zugenommen. Mittlerweile kann man das Themengebiet in zwei große Bereiche unterteilen: • Künstliche neuronale Netze, die modelliert werden, um die Funktionsweise des menschlichen Gehirn besser zu verstehen und • künstliche neuronale Netze, die dazu dienen, konkrete Anwendungsprobleme zu lösen, aus Bereichen der Statistik, der Wirtschaftswissenschaften, der Technik und vielen andere Gebieten Durch ihre besonderen Eigenschaften wie Lernfähigkeit, Fehlertoleranz, parallele Informationsverarbeitung, Robustheit gegen verrauschte Daten und die Fähigkeit, Muster zu erkennen, stellen KNN bereits in vielen Bereichen eine ernst zu nehmende Alternative zu herkömmlichen Algorithmen dar.
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