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Seminar Neuronale Netze Typ: Seminar Veranstalter: PD Dr. Alois Heinz Zeit und Ort: n.V. Künstliche Neuronale Netze als Modelle zur Informationsverarbeitung wurden ursprünglich nach dem Vorbild biologischer Nervennetze konzipiert und haben einige ihrer Vorteile geerbt: Parallele und verteile Berechnungsvoränge können modelliert werden, durch eingebaute Redundanz wird die Fehlertoleranz erhöht, und durch geeignete Lernverfahren können sie sich auf bestimmte Aufgabenstellungen spezialisieren und ersparen dadurch Programmieraufwand. In diesem Seminar soll durch das Studium neurer Originalliteratur das Verständnis ausgewählter Aspekte und Anwendungen Neuronaler Netze - etwa im Bereich der Kombinatorischen Optimierung - vertieft werden. Vorkenntnisse, etwa im Rahmen einer einführenden Vorlesung über Neuronale Netze werden vorausgesetzt. Interessenten, die einen Vortrag halten möchten, können sich noch ein Thema geben lassen: heinz@informatik.uni-freiburg.de Literatur zur Veranstaltung S.V.B. Aiyer, F. Fallside: A Subspace Approach to Solving Combinatorial Optimization Problems with Hopfield Networks Justin Andrew Boyan: Learning Evaluation Functions for Global Optimization Justin Andrew Boyan, Andrew W. Moore: Learning Evaluation Functions for Global Optimization and Boolean Satisfiability Kate Smith: Neural Networks for Combinatorial Optimization: A Review of More Than a Decade of Research Kate Smith, Marimuthu Palaniswami, Mohan Krishnamoorthy: Neural Techniques for Combinatorial Optimization with Applications Kate Smith, Marimuthu Palaniswami, Mohan Krishnamoorthy: A Hybrid Neural Approach to Combinatorial Optimization Wei Zhang, Thomas G. Dietterich: Solving Combinatorial Optimization Tasks by Reinforcement Learning: A General Methodology Applied to Resource-Constrained Scheduling Xinchuan Zeng, Tony R. Martinez: A New Relaxation Procedure in the Hopfield Network for Solving Optimization Problems Weiterführende Literatur Sreeram V. Balakrishnan-Aiyer: Solving Combinatorial Optimization Problems using Neural Networks with Applications in Speech Recognition Kate Amanda Smith: Solving Combinatorial Optimization Using Neural Networks

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