Grundlagen Neuronaler Netze
Neuronale Netze bilden ein alternatives Berechnungsmodell, das in den letzten Jahren zunehmende Beachtung gefunden hat. Die Motivation dieses neuen Paradigmas liegt, wie der Name schon andeutet in der Biologie: man moechte Automaten bauen, die gewisse Aspekte der Informationsverarbeitung bei Mensch und Tier nachahmen. In der Sprache der Informatik ausgedrueckt, koennen wir sagen, dass biologische Nervensysteme massiv parallel arbeiten, fehlertolerant sind und sich adaptiv verhalten. Gerade diese Eigenschaften sollten auch kuenstliche Automaten aufweisen. Bei gewissen Anwendungen sind sie sogar unerlaesslich, wie z.B. massive Parallelitaet in der Hochenergiephysik, Fehlertoleranz in der Robotik und adaptives Verhalten bei der Spracherkennung. Neuronale Netze sollen sich ausserdem als lernende Systeme verhalten, die ihre eigenen Parameter bestimmen und anpassen koennen.
Eine kurze Einfuehrung in diese Thematik soll die Vorlesungsreihe sein und damit Sie sich ein Bild ueber die praktische Seite der neuronalen Netze machen koennen, sind in der Reihe Praktika, an einem der leistungsfaehigsten NN-Simulatoren vorgesehen.
Eine Grundidee welche hinter neuronalen Netzen steckt erfahren Sie hier.
Die Vorlesungsreihe richtet sich vornehmlich an Doktoranden des Institutes für Umweltphysik, die untersuchen wollen inwieweit neuronale Netze im Rahmen Ihrer Datenauswertungen einsetzbar sind und wird auf deren Wunsch im WS 2001/2002 angeboten.
Hier nun die vorbereitende Anleitung für das Praktikum zum Download.
Klassifikationsproblem anhand von Iris-Sorten
Ein Script zur Vorlesung können Sie hier herunterladen:
Eine kurze Einfuehrung in diese Thematik soll die Vorlesungsreihe sein und damit Sie sich ein Bild ueber die praktische Seite der neuronalen Netze machen koennen, sind in der Reihe Praktika, an einem der leistungsfaehigsten NN-Simulatoren vorgesehen.
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Die Vorlesungsreihe richtet sich vornehmlich an Doktoranden des Institutes für Umweltphysik, die untersuchen wollen inwieweit neuronale Netze im Rahmen Ihrer Datenauswertungen einsetzbar sind und wird auf deren Wunsch im WS 2001/2002 angeboten.
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Klassifikationsproblem anhand von Iris-Sorten
Script:
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