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Signalverarbeitung mit Neuronalen Netzen
- Typ:
- Spezialvorlesung
- Veranstalter:
- PD Dr. Alois P.
Heinz
- Zeit und Ort:
- Mo 09-11, Mi 14-15, SR 02-017, Geb. 052
- Übungen:
- n.V., Rechnerpools, Geb. 051
Künstliche neuronale Netze als Modelle zur
Informationsverarbeitung wurden ursprünglich
nach dem Vorbild biologischer Nervennetze konzipiert
und haben einige ihrer Vorteile geerbt:
Parallele und verteile Berechnungsvorgänge können
modelliert werden, durch eingebaute Redundanz wird die
Fehlertoleranz erhöht, und durch geeignete Lernverfahren
können Sie sich auf bestimmte Aufgabenstellungen
spezialisieren und sparen dadurch Programmieraufwand.
In der Vorlesung werden die Anwendungen neuronaler Netze
bei der Signalverarbeitung, der Zeitreihenvorhersage,
in der Regelungstechnik und im Bereich Klassifikation
vorgestellt.
Es werden verschiedene Netz-Modelle mit ihren spezifischen
Eigenschaften und Lernverfahren besprochen.
Literatur zur Veranstaltung
- Christopher M. Bishop:
Neural Networks for
Pattern Recognition,
Oxford University Press,
ISBN 0-19-853849-9,
1995.
- Raúl Rojas:
Theorie der neuronalen
Netze -
Eine systematische Einführung,
Springer-Verlag,
ISBN 3-540-56353-9,
1993.
Online-Buch (Zugangsberechtigung nötig!)
- Brian D. Ripley:
Pattern Recognition and
Neural Networks,
Cambridge University Press,
ISBN 0-521-46086,
1996
- Andreas Zell:
Simulation Neuronaler Netze,
Addison-Wesley,
ISBN 3-89319-554-8,
1994;
(
Lokale Informationen zum SNNS-Simulator)
- Andreas Zell et. al.:
SNNS - Stuttgart Neural Network Simulator -
User Manual, Version 4.1,
Universität Stuttgart, IPVR,
Report Nr. 6/95;
(lokale Kopie, 2-seitig zum Drucken);
(lokale Kopie, 1-seitig zum Anschauen);
- Ryurick M. Hristev:
The ANN Book, 1998
(lokale Kopie, 2-seitig zum Drucken);
(lokale Kopie, 1-seitig zum Anschauen);
- Sarle, W.S., ed. (1997):
Neural Network FAQ, part 1 of 7:
Introduction,
periodic posting to the Usenet newsgroup comp.ai.neural-nets,
URL: ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html
(lokale Kopie)
- Alois Heinz:
Neuronale Netze;
(Folien und Filme)
- Scott E. Fahlman and Christian Lebiere:
The
Cascade-Correlation Learning Architecture
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