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Algorithmische Differentiation

(Postscript File)

Gradientenbasierte Parameterbestimmung

Baumstrukturierte Neuronale Netze (BSNN)  

Neuronale Netze


Typ:
Spezialvorlesung
Veranstalter:
PD Dr. Alois P. Heinz
Zeit und Ort:
Do 16-18, SR 00-006, Geb. 51

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. Ein besonderer Schwerpunkt werden die baum-strukturierten neuronalen Netze sein.

Literatur zur Veranstaltung


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