Das menschliche Gehirn gehört zu den vermutlich aufwändigsten natürlichen Strukturen des Universums. Es ist in der Lage, komplexe kognitive Fähigkeiten zu vollbringen, die die Leistungen moderner Rechner in Bezug auf viele Aspekte weit übertreffen. Wahrnehmung und Erkennen, Lernen und Speichern von Informationen, Anpassung an die Umwelt, Steuerung von Verhalten sowie Kreativität sind Leistungen des menschlichen Nervensystems, die Maschinen bisher erst in Ansätzen in der Lage sind nachzuahmen. Die Arbeitsweise des Gehirns basiert im Gegensatz zur klassischen Von-Neumann-Architektur auf massiver Parallelität einer großen Anzahl von Berechnungseinheiten, den Neuronen. Diese biologischen Prinzipien der Informationverarbeitung auf Algorithmen zu übertragen, ist die Aufgabe der Neuroinformatik. Wir werden in diesem Kapitel die Grundlagen künstlicher neuronaler Netze kennen lernen.
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Literaturempfehlung
Ritter, H.; Martinetz, T.; Schulten, K.: Neuronale Netze. Addison Wesley, 1991, [43].
Rojas, R.: Theorie der neuronalen Netze: Eine systematische Einführung. Springer, 1993, [44].
Zell, A.: Simulation Neuronaler Netze. Addison-Wesley, 1994, [57].
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Kramer, O. (2009). Neuronale Netze. In: Computational Intelligence. Informatik im Fokus. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-79739-5_7
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