Künstliche neuronale Netze in Lernmodellen

Dieses Buch beleuchtet die Geschichte der kstlichen neuronalen Netze, einer noch jungen, aber bereits sehr bekannten Technologie, die auch als Konnektionismus oder einfach als NN bezeichnet wird. Es wird ihr Werdegang im Laufe der Zeit erl酳tert, wobei der Schwerpunkt auf zwei Lernmodellen liegt: dem verst酺kenden Lernen und dem kompetitiven Lernen. Obwohl es sich um einen bekannten Technologiezweig handelt, der noch wenig erforscht ist, kann er bereits auf eine lange Geschichte der Wirksamkeit zurkblicken und es gibt zahlreiche Arbeiten dazu, sowohl praktische als auch wissenschaftliche Forschungsarbeiten von Universit酹sangeh顤igen, Masterstudierenden, Doktoranden und Autoren. Dieses Werk unterscheidet sich jedoch von anderen durch die einfache und praktische Aufnahme des Inhalts und ist sowohl f diejenigen nzlich, die bereits Experten auf diesem Gebiet sind, als auch f diejenigen, die gerade erst in diesem Bereich anfangen und hochwertige Informationen ben飆igen. RNAs sind eine Form der nicht-algorithmischen Berechnung, die in gewisser Weise an die Struktur des menschlichen Gehirns erinnert, da es sich um verteilte parallele Systeme handelt, die bestimmte mathematische Funktionen berechnen. Der Turing-Test, der als Vater dieser Technologie bekannt ist, ist ein gutes Beispiel daf.