BACKPROPAGATION & FEED-FORWARD DAS MULTILAYER PERZEPTRON
|
|
|
- Claudia Fertig
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 BACKPROPAGATION & FEED-FORWARD DAS MULTILAYER PERZEPTRON EINFÜHRUNG IN KÜNSTLICHE NEURONALE NETZE Modul Leitung Technischer Datenschutz und Mediensicherheit Nils Tekampe Vortrag Jasmin Sunitsch Abgabe Januar 2015, Wintersemester 2014/2015
2 INFOS WISSENSWERT - Griechische Herkunft - neũron = Sehne, Nerv - Ein neuronales Netz bestehet aus Neuronen und Verbindungen. - Neuronale Netzwerke NN - Künstliche Neuronale Netzwerke KNN
3 DER WUNSCH NACHBILDUNG VERSCHIEDENER HIRNAREALE IDEE Entwicklung von Computerprogrammen zur Nachbildung der Hirnareale Modellierung tatsächlicher neuronaler Vorgänge ZWECK Arbeitsweise natürlicher Neuronen nachahmen
4 EINSATZGEBIETE MUSTERERKENNUNG EINSATZGEBIETE MUSTERERKENNUNG
5 EINSATZGEBIETE MUSTERERKENNUNG SPRACHE SCHRIFT IDENTIFIKATION / BILDVERARBEITUNG Suche Identifikation Muster Identifikation Personensuche Befugnis
6 EINSATZGEBIETE MUSTERERKENNUNG Marktforschung / DAX Analyse Militär Unbemannte Drohnen / Fahrzeuge Fluglinien, intelligente Auswertung von Satellitenbildern Wetterforschung Medizin Diagnostik Epidemiologie
7 DAS NEURON BIOLOGISCHES NEURON VORBILD DAS BIOLOGISCHE NEURON
8 DAS VORBILD DAS BOLOGISCHE VORBILD VORBILD Biologische Neuronen-Geflechte - der Wirbeltiere Mensch & Tier DAS MENSCHLICHE GEHIRN Billionen vernetzte Neuronen im menschlichen Gehirn - 0,25mm großer Zellkörper - Zusammengeschaltet mit Axonen und Dendriten über Synapsen - Menschliche Neurone und Synapsen - Purkinje Zellen sogar bis zu Informationsübertragung in Form von Spikes (Aktionspotential) - Erzeugt durch Ladungsunterschied an der Zellmembran - Axone bzw. Dendriten binäre Informationen übertragen (0 oder 1)
9 DAS NEURON BIOLOGISCHES NEURON Dendriten Zellkern Soma (Zellkörper) Axon Synapsen Schwellwert Endknöpfchen - Vesikel - Neurotransmitter
10 NEURONALES NETZ VERKNÜPFUNG EINES NEURONS MIT EINER ANDEREN ZELLE Sender Empfänger
11 NEURONALES NETZ EIN NETZWERK AUS NEURONEN Sender Empfänger
12 AUFBAU & ABLAUF Künstliches Neuronales Backpropagation Feed Forward Netz
13 AUFBAU & ABLAUF Künstliches Neuronales Backpropagation Feed Forward Netz
14 AUFBAU & ABLAUF Natürliches Neuron Künstliches Neuron
15 AUFBAU & ABLAUF AUFBAU & ABLAUF
16 Komponentisierung WIE ARBEITET EIN KNN? DATENVERWALTUNG TRADITIONELL - CPU arbeitet hauptsächlich im RAM - Langzeitspeicher extern! - legt Daten auf Medien ab - Liest Daten wieder vom Medium aus KÜNSTLICHES NEURONALES NETZ - Verarbeitung und Speicherung gleichermaßen - Datenbestand bleibt im Netz - Das Netz ist die Information
17 TRAINIGSMODI ÜBERWACHTES LERNEN externer Lehrer Eingabemuster und Ausgabemuster müssen vorliegen Schnell aber biologisch nicht plausibel BESTÄRKENDES LERNEN Richtig oder falsch Korrekte Ausgabe muss System finden Biologisch plausibel aber langsam UNÜBERWACHTES LERNEN Selbstorganisation nicht für alle Fragestellungen geeignet Biologisch am plausibelsten
18 TRAINIGSMODI ÄNDERUNGEN WÄHREND DES LERNENS Entwicklung neuer Verbindungen Löschen vorhandener Verbindungen Modifikation der Stärke wij von Verbindungen Modifikation des Schwellenwertes von Neuronen Modifikation der Aktivierungs Propagierungs oder Ausgabefunktion, - Entwicklung neuer Zellen Löschen von Zellen
19 AUFBAU & ABLAUF Natürliches Neuron Künstliches Neuron
20 AUFBAU & ABLAUF
21 AUFBAU & ABLAUF Künstliches Neuronales Backpropagation Feed Forward Netz
22 AUFBAU & ABLAUF Künstliches Neuronales Backpropagation Feed Forward Netz
23 AUFBAU & ABLAUF Künstliches Neuronales Backpropagation Feed Forward Netz INPUT LAYER 0-N HIDDEN LAYER OUTPUT A ( ) B W X C Y D ( ) Z ( )
24 NEURONENSCHICHTEN SCHICHTEN NN - Komplexität der Gewichtung entscheidet über Intelligenz - parallele Informationsverarbeitung in den Neuronen - Propagierung von Informationen über Synapsen Input Layer Aktivität Sigmuide Funktion Hidden Layer Output Dendriten Aufnahme Logistische Funktion Netzinput ungefiltert Output Sender Empfänger
25 AUFBAU & ABLAUF Künstliches Neuronales Backpropagation Feed Forward Netz INPUT LAYER HIDDEN LAYER OUTPUT A W B X C Y D ( ) Z ( )
26 AUFBAU & ABLAUF Künstliches Neuronales Backpropagation Feed Forward Netz INPUT LAYER HIDDEN LAYER OUTPUT A W B X C Y D ( ) Z ( )
27 AUFBAU & ABLAUF Künstliches Neuronales Backpropagation Feed Forward Netz INPUT LAYER HIDDEN LAYER OUTPUT A W B X C Y D ( ) Z ( ) Fehler berechnen
28 AUFBAU & ABLAUF Künstliches Neuronales Backpropagation Feed Forward Netz INPUT LAYER HIDDEN LAYER OUTPUT A W B X C Y D ( ) Z ( ) Gewichte anpassen Rückpropagieren
29 AUFBAU & ABLAUF Künstliches Neuronales Backpropagation Feed Forward Netz INPUT LAYER HIDDEN LAYER OUTPUT A W B X C Y D ( ) Gewichtung Fehler berechnen Gewichte anpassen Z ( ) Rückpropagieren
30 DAS NEURON BIOLOGISCHES NEURON RANDINFORMATIONEN DAS BIOLOGISCHE NEURON
31 AUSBLICK IN DER AKTUELLEN FORSCHUNG WAS KOMMT? FRAU PROF. DR. KLÜVER - Agatha Christie AUTOMOBILHERSTELLER - Straßenschilder
32 KRITIK WAS BRINGEN UNS DIE NN? Beispiel: Path of Exile Ähnl. Diablo Skill tree 120 Punkte verfügbar 1325 Möglichkeiten LÖSBAR? Ja, Kohonen Netz bei Verzicht der Genauigkeit Das Netz wird ungenauer wie das menschliche Gehirn
33 Kritik WAS BRINGEN UNS DIE NN? ANGST Die Fähigkeit der Maschinen sich selbst zu reproduzieren BEGRÜNDET? Halteproblem : Keine Möglichkeit Problem effizient zu lösen, wenn Maschine Teil des Problems denn, ein Algorithmus der alle möglichen Algorithmen und Eingaben berechnet hat kein Ende und kann nicht zu Ende gedacht werden, da es diesen Algorithmus nicht gibt! Evtl. Video bei Youtube Haltingproblem
34 BACKPROPAGATION & FEED-FORWARD DAS MULTILAYER PERZEPTRON EINFÜHRUNG IN KÜNSTLICHE NEURONALE NETZE Modul Leitung Vortrag Grafiken Technischer Datenschutz und Mediensicherheit Nils Tekampe Jasmin Sunitsch Jasmin Sunitsch, Logo (Hochschule Rhein-Waal) Abgabe Januar 2015, Wintersemester 2014/2015
Was bisher geschah. Lernen: überwachtes Lernen. biologisches Vorbild neuronaler Netze: unüberwachtes Lernen
Was bisher geschah Lernen: überwachtes Lernen korrigierendes Lernen bestärkendes Lernen unüberwachtes Lernen biologisches Vorbild neuronaler Netze: Neuron (Zellkörper, Synapsen, Axon) und Funktionsweise
Softcomputing Biologische Prinzipien in der Informatik. Neuronale Netze. Dipl. Math. Maria Oelinger Dipl. Inform. Gabriele Vierhuff IF TIF 08 2003
Softcomputing Biologische Prinzipien in der Informatik Neuronale Netze Dipl. Math. Maria Oelinger Dipl. Inform. Gabriele Vierhuff IF TIF 08 2003 Überblick Motivation Biologische Grundlagen und ihre Umsetzung
Simulation neuronaler Netzwerke mit TIKAPP
Überblick Michael Hanke Sebastian Krüger Institut für Psychologie Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg Forschungskolloquium, SS 2004 Überblick Fragen 1 Was sind neuronale Netze? 2 Was ist TIKAPP?
Einführung in. Neuronale Netze
Grundlagen Neuronale Netze Einführung in Neuronale Netze Grundlagen Neuronale Netze Zusammengestellt aus: Universität Münster: Multimediales Skript Internetpräsentation der MFH Iserlohn (000) U. Winkler:
Machine Learning - Maschinen besser als das menschliche Gehirn?
Machine Learning - Maschinen besser als das menschliche Gehirn? Seminar Big Data Science Tobias Stähle 23. Mai 2014 KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der
Einführung in neuronale Netze
Einführung in neuronale Netze Florian Wenzel Neurorobotik Institut für Informatik Humboldt-Universität zu Berlin 1. Mai 2012 1 / 20 Überblick 1 Motivation 2 Das Neuron 3 Aufbau des Netzes 4 Neuronale Netze
Neuronale Netze, Fuzzy Control, Genetische Algorithmen. Prof. Jürgen Sauer. 5. Aufgabenblatt: Neural Network Toolbox 1
Neuronale Netze, Fuzzy Control, Genetische Algorithmen Prof. Jürgen Sauer 5. Aufgabenblatt: Neural Network Toolbox 1 A. Mit Hilfe der GUI vom Neural Network erstelle die in den folgenden Aufgaben geforderten
Neuronale Netze (I) Biologisches Neuronales Netz
Neuronale Netze (I) Biologisches Neuronales Netz Im menschlichen Gehirn ist ein Neuron mit bis zu 20.000 anderen Neuronen verbunden. Milliarden von Neuronen beteiligen sich simultan an der Verarbeitung
Kohonennetze Selbstorganisierende Karten
Kohonennetze Selbstorganisierende Karten Julian Rith, Simon Regnet, Falk Kniffka Seminar: Umgebungsexploration und Wegeplanung mit Robotern Kohonennetze: Neuronale Netze In Dendriten werden die ankommenden
Structurally Evolved Neural Networks for Forecasting
Structurally Evolved Neural Networks for Forecasting - Strukturierte neuronale Netze für Vorhersagen Institut für Informatik - Ausgewählte Kapitel aus dem Bereich Softcomputing Agenda Grundlagen Neuronale
(künstliche) Neuronale Netze. (c) Till Hänisch 2003,2015, DHBW Heidenheim
(künstliche) Neuronale Netze (c) Till Hänisch 2003,2015, DHBW Heidenheim Literatur zusätzlich zum Lit. Verz. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence, Addison Wesley 2002 Aufbau des Gehirns Säugetiergehirn,
Praktikum Computational Intelligence 2 Ulrich Lehmann, Johannes Brenig, Michael Schneider
Praktikum Computational Intelligence 2 Ulrich Lehmann, Johannes Brenig, Michael Schneider Versuch: Training des XOR-Problems mit einem Künstlichen Neuronalen Netz (KNN) in JavaNNS 11.04.2011 2_CI2_Deckblatt_XORbinaer_JNNS_2
(künstliche) Neuronale Netze. (c) Till Hänisch 2003, BA Heidenheim
(künstliche) Neuronale Netze (c) Till Hänisch 2003, BA Heidenheim Literatur zusätzlich zum Lit. Verz. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence, Addison Wesley 2002 Warum? Manche Probleme (z.b. Klassifikation)
Maschinelles Lernen: Neuronale Netze. Ideen der Informatik Kurt Mehlhorn
Maschinelles Lernen: Neuronale Netze Ideen der Informatik Kurt Mehlhorn 16. Januar 2014 Übersicht Stand der Kunst im Bilderverstehen: Klassifizieren und Suchen Was ist ein Bild in Rohform? Biologische
Jan Parthey, Christin Seifert. 22. Mai 2003
Simulation Rekursiver Auto-Assoziativer Speicher (RAAM) durch Erweiterung eines klassischen Backpropagation-Simulators Jan Parthey, Christin Seifert jpar@hrz.tu-chemnitz.de, sech@hrz.tu-chemnitz.de 22.
Was bisher geschah Künstliche Neuronen: Mathematisches Modell und Funktionen: Eingabe-, Aktivierungs- Ausgabefunktion Boolesche oder reelle Ein-und
Was bisher geschah Künstliche Neuronen: Mathematisches Modell und Funktionen: Eingabe-, Aktivierungs- Ausgabefunktion Boolesche oder reelle Ein-und Ausgaben Aktivierungsfunktionen: Schwellwertfunktion
Das Perzeptron. Künstliche neuronale Netze. Sebastian Otte. 1 Grundlegendes. 2 Perzeptron Modell
Fachbereich Design Informatik Medien Studiengang Master Informatik Künstliche neuronale Netze Das Perzeptron Sebastian Otte Dezember 2009 1 Grundlegendes Als Perzeptron bezeichnet man eine Form von künstlichen
Universität zu Köln Seminar: Künstliche Intelligenz II Dozent: Claes Neuefeind SS 2012. Neuronale Netze. Von Deasy Sukarya & Tania Bellini
Universität zu Köln Seminar: Künstliche Intelligenz II Dozent: Claes Neuefeind SS 2012 Neuronale Netze Von Deasy Sukarya & Tania Bellini Einführung Symbolische vs. Sub-symbolische KI Symbolische KI: Fokussierung
Zelluläre Kommunikation
Zelluläre Kommunikation 1. Prinzipien der zellulären Kommunikation?? 2. Kommunikation bei Nervenzellen Die Zellen des Nervensystems Nervenzellen = Neuronen Gliazellen ( Glia ) Astrozyten Oligodendrozyten
Praktische Anwendbarkeit künstlicher neuronaler Netze für die Gesichtserkennung in der biometrischen Authentikation
Praktische Anwendbarkeit künstlicher neuronaler Netze für die Gesichtserkennung in der biometrischen Authentikation Betreuer Prof. Dr. Klaus Brunnstein Studienarbeit vorgelegt von Aleksander Koleski Dezember
Vom Chip zum Gehirn Elektronische Systeme zur Informationsverarbeitung
Vom Chip zum Gehirn Elektronische Systeme zur Informationsverarbeitung Johannes Schemmel Forschungsgruppe Electronic Vision(s) Lehrstuhl Prof. K. Meier Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg Mitarbeiter:
Visualisierung von spikenden neuronalen Netzwerken. Entwicklung einer Webapplikation zum Veröffentlichen von Netzwerkmodellen
Studienprojekte Wintersemester 2014 Visualisierung von spikenden neuronalen Netzwerken Entwicklung einer Webapplikation zum Veröffentlichen von Netzwerkmodellen, m.pyka@rub.de Mercator Research Group Structure
Neuronale Netze in der Robotik
Seminarvortrag Neuronale Netze in der Robotik Datum: 18.01.2002 Vortragende: Elke von Lienen Matrikelnummer: 302489 Studiengang: Informatik Inhaltsverzeichnis Einleitung 3 Biologisches Vorbild 4 Künstliche
Neuronale Netze mit mehreren Schichten
Neuronale Netze mit mehreren Schichten Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz Institut für Informatik Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Lehrstuhl Informatik 8) Neuronale Netze mit mehreren
Computational Intelligence I Künstliche Neuronale Netze
Computational Intelligence I Künstliche Neuronale Nete Universität Dortmund, Informatik I Otto-Hahn-Str. 6, 44227 Dortmund lars.hildebrand@uni-dortmund.de Inhalt der Vorlesung 0. Organisatorisches & Vorbemerkungen.
Professurvorstellung Professur für Theoretische Physik, insbesondere Computerphysik
Professurvorstellung Professur für Theoretische Physik, insbesondere Computerphysik Karl Heinz Hoffmann TU Chemnitz Die Professur Stand: 18.07.11 2 Die Professur Professor: Prof. Dr. Karl Heinz Hoffmann
Merkmalbasierte Zeichenerkennung mittels neuronaler Netze
UNIVERSITÄT BAYREUTH MATHEMATISCHES INSTITUT Merkmalbasierte Zeichenerkennung mittels neuronaler Netze Diplomarbeit von Lisa Sammer Datum: 10. Mai 2005 Aufgabenstellung / Betreuung: Prof. Dr. Lars Grüne
Protokoll zum Informatik Praktikum. Themenbereich: Neuronale Netze
Protokoll zum Informatik Praktikum Themenbereich: Neuronale Netze (1) Gegenstand des Praktikums (2) Beschreibung des Netzwerks (3) Der genetische Lernalgorithmus (4) Codierung der Lerndaten und Kapazität
Machine Learning - Maschinen besser als das menschliche Gehirn?
Machine Learning - Maschinen besser als das menschliche Gehirn? Tobias Stähle 23.05.2014 1 Einführung 1.1 Was ist Machine Learning? Während am Anfang Computer noch auf das reine Ausrechnen beschränkt waren
Künstliche Neuronale Netze und Data Mining
Künstliche Neuronale Netze und Data Mining Catherine Janson, icasus GmbH Heidelberg Abstract Der Begriff "künstliche Neuronale Netze" fasst Methoden der Informationstechnik zusammen, deren Entwicklung
2.) Material und Methode
1.) Einleitung: Wenn man unser Nervensystem und moderne Computer vergleicht fällt erstaunlicherweise auf, dass das Nervensystem ungleich komplexer ist. Dazu ein kurzer Überblick: Das menschliche Nervensystem
ANWENDUNG NEURONALER NETZE IN DER FINANZWIRTSCHAFT
STUDIEN ZUM FINANZ-, BANK- UND VERSICHERUNGSMANAGEMENT Hrsg.: Professor Dr. Reinhold Hölscher Band 6 ANWENDUNG NEURONALER NETZE IN DER FINANZWIRTSCHAFT von Bülent Acig Kaiserslautern 2001 ISSN 1435-8484
CLINICAL DECISION SUPPORT SYSTEMS
CLINICAL DECISION SUPPORT SYSTEMS INHALTSVERZEICHNIS 1/2 Diagnosefindung Prävention Medikamente (Auswahl, Dosierung etc.) INHALTSVERZEICHNIS 2/2 Supervised, Unsupervised Bayes-Netzwerke Neuronale Netze
Technische Universität. Fakultät für Informatik
Technische Universität München Fakultät für Informatik Forschungs- und Lehreinheit Informatik VI Neuronale Netze - Supervised Learning Proseminar Kognitive Robotik (SS12) Hannah Wester Betreuer: Dr. Florian
Innovative Information Retrieval Verfahren
Thomas Mandl Innovative Information Retrieval Verfahren Hauptseminar Wintersemester 2004/2005 Letzte Sitzung Grundlagen Heterogenität Ursachen Beispiele Lösungsansätze Visualisierung 2D-Karten heute Maschinelles
1 Neuronale Netze Historisches
1 Neuronale Netze Historisches Literatur, erste Modelle 1 begleitende Literatur T.Kohonen: Associative Memory: A system theoretic approach. New York, Springer 1977 D.E.Rumelhart, J.L.McLelland: Parallel
Arbeitsgruppe Neuroinformatik
Arbeitsgruppe Neuroinformatik Prof. Dr. Martin Riedmiller Martin.Riedmiller@uos.de Martin Riedmiller, Univ. Osnabrück, Martin.Riedmiller@uos.de Arbeitsgruppe Neuroinformatik 1 Leitmotiv Zukünftige Computerprogramme
Künstliche Neuronale Netze
Künstliche Neuronale Netze Modul Informatik Seminar Simon Krenger, Frühlingssemester 2015 Studiengang: Informatik Autor: Simon Krenger Betreuer: Prof. Dr. Jürgen Eckerle Datum: 25.05.2015 Berner Fachhochschule
Einführung in die Neuroinformatik (vormals Neuroinformatik I) WiSe 10/11
Einführung in die Neuroinformatik (vormals Neuroinformatik I) WiSe 10/11 Günther Palm und Friedhelm Schwenker Institut für Neuroinformatik Universität Ulm Organisation im WS 10/11 Vorlesung: Mi 12-14 Uhr
Realisierung von CI- Regelalgorithmen auf verschiedenen Hardwareplattformen
Realisierung von CI- Regelalgorithmen auf verschiedenen Hardwareplattformen Prof.Dr.-Ing. K.-D. Morgeneier FH Jena, FB Elektrotechnik und Informationstechnik www.fh-jena.de Gliederung 2. Einführung 3.
DIPLOMARBEIT. zur Erlangung des Grades einer Diplom-Ökonomin der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Leibniz Universität Hannover
Personaleinsatzplanung im Echtzeitbetrieb in Call Centern mit Künstlichen neuronalen Netzen DIPLOMARBEIT zur Erlangung des Grades einer Diplom-Ökonomin der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Leibniz
Künstliche neuronale Netze
Lösungen zum Buch: Wissensverarbeitung Kapitel 10 Künstliche neuronale Netze Lösung 10.1 (Maschinelles Lernen) a) Ein Computerprogramm lernt aus einer Erfahrung E bezüglich einer Aufgabenklasse T und einer
WIRTSCHAFTSUNIVERSITÄT WIEN INSTITUT FÜR INFORMATIONSWIRTSCHAFT
WIRTSCHAFTSUNIVERSITÄT WIEN INSTITUT FÜR INFORMATIONSWIRTSCHAFT Seminararbeit Data-Mining mit neuronalen Netzen und genetischen Algorithmen für BI JOHANNES MAJER Betreuer: Priv.Doz. Dr. Michael Hahsler
Hochschule Regensburg. Spezielle Algorithmen (SAL) Lehrbeauftragter: Prof. Sauer
Hochschule Regensburg Übung 44_ Multilayer-Perzeptron: Entwurf, Implementierung Bacpropagation Spezielle Algorithmen (SAL) Lehrbeauftragter: Prof. Sauer Name: Vorname: Multilayer-Perzeptrons (MLPs) sind
Referat-Thema Neokonnektionistische Erklärungsansätze. Hochschule Pädagogische Hochschule Heidelberg
Referat-Thema Neokonnektionistische Erklärungsansätze Hochschule Pädagogische Hochschule Heidelberg Seminar Psychologische Erklärungsansätze des normalen und gestörten Sprachlernens Semester Sommersemester
Regressionsanalyse zur Optimierung von künstlichen neuronalen Netzen bei der DAX-Prognose
Informatik Philipp von der Born Regressionsanalyse zur Optimierung von künstlichen neuronalen Netzen bei der DAX-Prognose Bachelorarbeit Universität Bremen Studiengang Informatik Regressionsanalyse zur
Neuronale Netze. Thema: Semesterarbeit zum Forschungsseminar: Neuere psychologische Fachliteratur SS 2006
Leopold - Franzens - Universität Innsbruck Institut für Psychologie Thema: Neuronale Netze Semesterarbeit zum Forschungsseminar: Neuere psychologische Fachliteratur SS 2006 Lehrveranstaltungsleiter: Ao.
APP-GFP/Fluoreszenzmikroskop. Aufnahmen neuronaler Zellen, mit freund. Genehmigung von Prof. Stefan Kins, TU Kaiserslautern
Über die Herkunft von Aβ42 und Amyloid-Plaques Heute ist sicher belegt, dass sich die amyloiden Plaques aus einer Vielzahl an Abbaufragmenten des Amyloid-Vorläufer-Proteins (amyloid-precursor-protein,
H2 1862 mm. H1 1861 mm
1747 mm 4157 mm H2 1862 mm H1 1861 mm L1 4418 mm L2 4818 mm H2 2280-2389 mm H1 1922-2020 mm L1 4972 mm L2 5339 mm H3 2670-2789 mm H2 2477-2550 mm L2 5531 mm L3 5981 mm L4 6704 mm H1 2176-2219 mm L1 5205
weitere Modelle und Methoden
weitere Modelle und Methoden LVQ-Netze, competetive learning, counterpropagation, motorische karten, adaptive resonance theory LVQ Struktur Lernende Vektor-Quantisierung Input-Raum mit Distanz-Funktion
PC-Software für Verbundwaage
Dipl.-Ing., Ökonom Tel.: 05601 / 968891 Artur Kurhofer Fax : 05601 / 968892 Bayernstr. 11 Mobil : 0175 / 2742756 www.autese.de 34225 Baunatal a.kurhofer@autese.de PC-Software für Verbundwaage Die hier
Zurück ins Leben. Schicksal Schlaganfall: Prävention und Behandlung Montag, 3. Juni 2013
Zurück ins Leben Schicksal Schlaganfall: Prävention und Behandlung Montag, 3. Juni 2013 Dr. med. Daniel Zutter Rehaklinik Zihlschlacht Neurologisches Rehabilitationszentrum Übersicht Wie funktioniert das
Neuronale Netze Version 9.0 (N.1) Was sind neuronale Netze? [01]
![Neuronale Netze Version 9.0 (N.1) Was sind neuronale Netze? [01]](/thumbs/31/15079630.jpg "Neuronale Netze Version 9.0 (N.1) Was sind neuronale Netze? [01]")
Paukert: Neuronale Netze 1 Neuronale Netze Version 9.0 (N.1) Was sind neuronale Netze? [01] (N.1.1) Neurobiologie als Vorbild [01] (N.1.2) Allgemeine Begriffsbestimmungen [03] (N.1.3) Erstes Beispiel:
Handschrifterkennung mittels Multilayer Perceptron und Bagging auf dem Android Betriebssystem
Handschrifterkennung mittels Multilayer Perceptron und Bagging auf dem Android Betriebssystem Kai Groetenhardt Studiengang: Master Informatik 14. Juli 2012 Abstract Inhalt dieser Arbeit ist die Erläuterung
Tiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining
Tiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining Ausgangssituation Kaizen Data Mining ISO 9001 Wenn andere Methoden an ihre Grenzen stoßen Es gibt unzählige Methoden, die Abläufe
Dieses Material ist zur Veröffentlichung nicht freigegeben.
Dieses Material ist zur Veröffentlichung nicht freigegeben. Anwendung Neuronale Netze im Sport - Diskussion von Edelmann-Nusser, Hohmann & Henneberg (2006) zur Prognose der Wettkampfleistung im Schwimmen
Seminarausarbeitung. Neuronale Netze in Multiagentensystemen
Universität Paderborn Fakultät für Elektrotechnik, Mathematik und Informatik Seminarausarbeitung Neuronale Netze in Multiagentensystemen Thomas-Ivo Heinen vorgelegt bei Prof. Dr. Hans Kleine Büning Inhaltsverzeichnis
ULM. Intelligenter Greifarm. ZfP-Sonderpreis der DGZfP beim Regionalwettbewerb Jugend forscht. Michael Awiszus Niklas Haas
ZfP-Sonderpreis der DGZfP beim Regionalwettbewerb Jugend forscht ULM Intelligenter Greifarm Michael Awiszus Niklas Haas Schule: GHRS Sontheim Neustraße 60-62 89567 Sontheim Robert-Bosch-Gymnasium Freistegstraße
Spam Filtering Algorithmen. Referent: Stephan Ziegenaus
Spam Filtering Algorithmen Referent: Stephan Ziegenaus Index Definition Spam Zahlen Adressquellen der Spamversender Whitelisting Blacklisting Content Filtering Distributed Checksum Clearinghouse (DCC)
Entwicklung von Methoden zum Nachweis von ökologisch erzeugten Produkten am Beispiel der Lachszucht - Neronale Netzanalyse -
Entwicklung von Methoden zum Nachweis von ökologisch erzeugten Produkten am Beispiel der Lachszucht - Neronale Netzanalyse - Development of Methods to Detect Products Made from Organic Salmon FKZ: 02OE073/1
Fachhochschule Köln. Konzepte des maschinellen Lernens. Ausarbeitung. Florian Keller
Fachhochschule Köln 07 Fakultät für Informations-, Medien-, und Elektrotechnik Institut für Nachrichtentechnik Studiengang Master Technische Informatik Konzepte des maschinellen Lernens Ausarbeitung vorgelegt
Kapitel 4: Dynamische Datenstrukturen. Algorithmen und Datenstrukturen WS 2012/13. Prof. Dr. Sándor Fekete
Kapitel 4: Dynamische Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen WS 2012/13 Prof. Dr. Sándor Fekete 4.4 Binäre Suche Aufgabenstellung: Rate eine Zahl zwischen 100 und 114! Algorithmus 4.1 INPUT: OUTPUT:
Kapitel LF: IV. IV. Neuronale Netze
Kapitel LF: IV IV. Neuronale Netze Perzeptron-Lernalgorithmus Gradientenabstiegmethode Multilayer-Perzeptrons und ackpropagation Self-Organizing Feature Maps Neuronales Gas LF: IV-39 Machine Learning c
Kapitel LF: IV. Multilayer-Perzeptrons und Backpropagation. Multilayer-Perzeptrons und Backpropagation. LF: IV Machine Learning c STEIN 2005-06
Kapitel LF: IV IV. Neuronale Netze Perzeptron-Lernalgorithmus Gradientenabstiegmethode Multilayer-Perzeptrons und ackpropagation Self-Organizing Feature Maps Neuronales Gas 39 Multilayer-Perzeptrons und
Neuronale Steuerungsparadigmen für autonome Roboter realisiert durch ein flexibles Software-Tool
Universität Leipzig Fakultät für Mathematik und Informatik (Institut für Informatik) Neuronale Steuerungsparadigmen für autonome Roboter realisiert durch ein flexibles Software-Tool Diplomarbeit vorgelegt
FACHHOCHSCHULE WEDEL SEMINARARBEIT
FACHHOCHSCHULE WEDEL SEMINARARBEIT in der Fachrichtung Medieninformatik Thema: Spielstrategien Eingereicht von: Nils Böckmann Schinkelring 110 22844 Norderstedt Tel. (040) 526 17 44 Erarbeitet im: 6. Semester
Vorlesung Neuroinformatik R. Der Universitat Leipzig Institut fur Informatik 23. November 2000 2 R. Der { Universitat Leipzig { Institut fur Informatik Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen 7 1.1 Neurobiologische
Neuronale Netze (Konnektionismus)
Einführung in die KI Prof. Dr. sc. Hans-Dieter Burkhard Vorlesung (Konnektionismus) sind biologisch motiviert können diskrete, reell-wertige und Vektor-wertige Funktionen berechnen, Einsatz z.b. für Klassifizierungsaufgaben
Zur Vereinfachung betrachten wir nun nur noch Funktionen f, die einen Funktionswert f nµberechnen. Sie werden alle in einer Tabelle dargestellt:
Informatik 13: Gierhardt Theoretische Informatik III Berechenbarkeit Nicht-berechenbare Funktionen Nach der Church-Turing-These kann alles, was berechenbar ist, mit einer Turing-Maschine oder einer While-Maschine
Neuronale Netze der 3. Generation und Anwendungsgebiete
Neuronale Netze der 3. Generation und Anwendungsgebiete Jan Klass Angewandte Informatik, Hochschule Offenburg jklass@stud.fh-offenburg.de 19. Dezember 2010 Abstract Künstliche neuronale Netze sind den
Die Beurteilung von Kreditrisiken mittels künstlicher neuronaler Netze am Beispiel österreichischer KMUs
Die Beurteilung von Kreditrisiken mittels künstlicher neuronaler Netze am Beispiel österreichischer KMUs 1. Klagenfurter KMU Tagung Tanja Schuschnig Alexander Brauneis Institut für Finanzmanagement 25.09.2009
Datum: Name: Bio-LK Neurophysiologie Aufbau der Nervenzelle
Datum: Name: Selbst bei den einfachsten tierischen Organismen findet man spezialisierte Zellen die entweder Reize wahrnehmen oder die Reizinformation weiterleiten und verarbeiten. Alle mehrzelligen Tiere
Künstliche Neuronale Netze Aufbau und Funktionsweise
LEHRSTUHL FÜR ALLG. BWL UND WIRTSCHAFTSINFORMATIK UNIV.-PROF. DR. HERBERT KARGL Strecker, Stefan Künstliche Neuronale Netze Aufbau und Funktionsweise ARBEITSPAPIERE WI Nr. 10/1997 Schriftleitung: Dr. rer.
Unser Gehirn. Wie wir denken, lernen und fühlen. Klassikseminar mit Prof. Dr. Onur Güntürkün 10 Lektionen: Online DVD Buch
Unser Gehirn Wie wir denken, lernen und fühlen Klassikseminar mit Prof. Dr. Onur Güntürkün 10 Lektionen: Online DVD Buch Zeit Akademie GmbH Impressum Autor: Prof. Dr. Onur Güntürkün Wissenschaftliche Leitung:
Selbstständiges Erlernen einer Vier-gewinnt-Spielstrategie durch den NAO-Roboter unter Verwendung künstlicher neuronaler Netze
Fachbereich Elektrotechnik, Maschinenbau und Technikjournalismus (EMT) Studiengang Elektrotechnische Systementwicklung Master-Thesis zur Erlangung des akademischen Grades Master of Engineering (M. Eng.)
Anatomie/Physiologie 19.05.04 (Dr. Shakibaei) Nervengewebe. besteht aus 2 Bestandteilen:
Anatomie/Physiologie 19.05.04 (Dr. Shakibaei) Nervengewebe besteht aus 2 Bestandteilen: Nervenzelle ( Neuron : Signal aufnehmen, verarbeiten und weiterleiten) Gliazelle, Stützzelle: div. metabolische Funktionen
NWA- TAG 2011. Erregungsleitung. Verfasst von: Joachim Jäggle Ulrike Bau
NWA- TAG 2011 Erregungsleitung Verfasst von: Joachim Jäggle Ulrike Bau Inhaltsverzeichnis 1. Einführung... 2 1.1Einleitung... 2 1.2 Sachanalyse... 2 2. Bezug zum Bildungsplan... 4 3. Einbettung des Themas
CLUSTERED NEURONAL NETWORK - DOKUMENTATION
CLUSTERED NEURONAL NETWORK - DOKUMENTATION Johannes Hoppe 03.02.2009 1 1 INHALT 1 Das Projekt Clustered Neuronal Network... 3 1.1 Das Team... 3 1.2 Die Idee... 3 1.3 Microsoft Windows Compute Cluster Server
Grundlagen und Anwendungsgebiete von Chipkarten
Grundlagen und Anwendungsgebiete von Chipkarten Überblick Einleitung und Überblick Kartenarten Karten-Terminals Chipkarten-Fertigung und Design von Anwendungen Zusammenfassung Ausblick Kartenformate und
Ein (7,4)-Code-Beispiel
Ein (7,4)-Code-Beispiel Generator-Polynom: P(X) = X 3 + X 2 + 1 Bemerkung: Es ist 7 = 2^3-1, also nach voriger Überlegung sind alle 1-Bit-Fehler korrigierbar Beachte auch d min der Codewörter ist 3, also
Diplomarbeit. Diplom-Informatiker (FH)
Diplomarbeit zur Erlangung des akademischen Grades Diplom-Informatiker (FH) an der Fachhochschule Brandenburg Fachbereich Informatik und Medien Thema: Entwurf, Implementierung und Evaluation eines Verfahrens
suchen in... Neues aus der Welt der Wissenschaft
suchen in... Autoren Sachgebiete Neues aus der Welt der Wissenschaft ORF ON Science : News : Medizin und Gesundheit. Leben Forscher entschlüsseln Code von Nervenzellen Wenn Sinnesreize in die "Sprache"
So lernt das Gehirn. Kleines ABC der Neuronen
So lernt das Gehirn Kleines ABC der Neuronen Neuronen und Synapsen Wer das Gehirn und Lernen verstehen möchte, kommt ohne einen Blick auf dessen Grundbausteine, die Nervenzellen (Neuronen) nicht aus. Zellkörper,
9 Resümee. Resümee 216
Resümee 216 9 Resümee In der vorliegenden Arbeit werden verschiedene Methoden der Datenreduktion auf ihre Leistungsfähigkeit im sozialwissenschaftlichstatistischen Umfeld anhand eines konkreten Anwendungsfalls
Automatische Mustererkennung zur Klassifikation von Konsumentenverhalten am Beispiel der Kreditwürdigkeitsprüfung
Prof. Dr. Gerhard Arminger Dipl.-Ök. Alexandra Schwarz Bergische Universität Wuppertal Fachbereich Wirtschaftswissenschaft Fach Statistik Automatische Mustererkennung zur Klassifikation von Konsumentenverhalten
Neuronale Netze Eine Einführung
Neuronale Netze Eine Einführung Druckversion der Internetseite www.neuronalesnetz.de Inhaltsverzeichnis Grundlagen Einleitung Units Verbindungen Input Aktivität Training und Test Matrizendarstellung Zfs.
Der Einsatz künstlicher neuronaler Netze in der industriellen Feuerversicherung
Tobias Nagel Der Einsatz künstlicher neuronaler Netze in der industriellen Feuerversicherung PETER LANG Frankfurt am Main Berlin Bern Bruxelles New York- Oxford Wien Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis
Die Vernetzung menschlicher Gehirne
Flims, 04.09.2012 Einsatz neuer Medien: Die Vernetzung menschlicher Gehirne Pascal Kaufmann CEO Starmind International AG Verbindung von Gehirn und Maschine visueller Input motorischer Output Forschungsprojekt
2. Lernen aus neurobiologischer Perspektive
2. Lernen aus neurobiologischer Perspektive Zwei Faktoren spielen für das Lernen eine bedeutsame Rolle: einmal das Gehirn bzw. genauer der Cortex ( auch Kortex, Großhirnrinde, siehe Kapitel 2.1 ) und zum
Bedienungsanleitung für PolterPhones (Smartphones ohne Touchscreen) Inhaltsverzeichnis
Bedienungsanleitung für PolterPhones (Smartphones ohne Touchscreen) Inhaltsverzeichnis 1. Allgemeines... 2 1.1 Einschalten... 2 1.2 Polter Programm starten... 2 1.3 Info Anzeige... 2 1.4 Haupt Fenster...
Master Logistik. Modultitel / Bezeichnung der Lehrveranstaltung Vertiefungsmodul Verfahren und IT-Systeme 1-3. Anzahl der SWS.
Modulnummer 8 a 8 c Modultitel / Bezeichnung der Lehrveranstaltung Vertiefungsmodul Verfahren und IT-Systeme 1-3 Kurzbezeichnung Semeste Anzahl der SWS Häufigkeit des - r 12 Angebots 1 oder 2 jedes Semester/jedes
Architektur verteilter Anwendungen
Architektur verteilter Anwendungen Schwerpunkt: verteilte Algorithmen Algorithmus: endliche Folge von Zuständen Verteilt: unabhängige Prozessoren rechnen tauschen Informationen über Nachrichten aus Komplexität:
Approximation von Warteschlangenkennzahlen mit Künstlichen Neuronalen Netzen
Optimale Echtzeit-Personaleinsatzplanung durch Approximation von Warteschlangenkennzahlen mit Künstlichen Neuronalen Netzen 7.05.2006 Frank Köller koeller@iwi.uni-hannover.de Gliederung Motivation Vorgehensweise
Die Berechnung des Menschen
Munich Center for Technology in Society Die Berechnung des Menschen Wissenschaftstheoretische Grundlagen von Big Data in den Life Sciences und im Gesundheitsbereich Lehrstuhl für Philosophie und Wissenschaftstheorie
Entwicklung eines Absatz-Prognose-Systems auf der Basis von künstlichen Neuronalen Netzen
Westfälische Wilhelms-Universität Münster Entwicklung eines Absatz-Prognose-Systems auf der Basis von künstlichen Neuronalen Netzen Diplomarbeit am Institut für Informatik Fachbereich Mathematik und Informatik
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultat Ruprecht-Karls-Universitat Heidelberg Einsatz Kunstlicher Neuronaler Netze auf dem Aktienmarkt Diplomarbeit im Studiengang Volkswirtschaftslehre vorgelegt von Stefan
Nutzung neuer Medien. Neurobiologische und psychosoziale Aspekte. Comic: von Bülow
Nutzung neuer Medien Neurobiologische und psychosoziale Aspekte Comic: von Bülow Fallvorstellung Franz, 17 Jahre alt 7 Wochen in stationärer kinder- und jugendpsychiatrischer Behandlung wegen Sozialem
Programmieren Formulierung eines Algorithmus in einer Programmiersprache
Zum Titel der Vorlesung: Programmieren Formulierung eines in einer Programmiersprache Beschreibung einer Vorgehensweise, wie man zu jedem aus einer Klasse gleichartiger Probleme eine Lösung findet Beispiel:
Künstliches binäres Neuron
Künstliches binäres Neuron G.Döben-Henisch Fachbereich Informatik und Ingenieurwissenschaften FH Frankfurt am Main University of Applied Sciences D-60318 Frankfurt am Main Germany Email: doeben at fb2.fh-frankfurt.de