Die technische Implementierung neuronaler Netzwerke


Männer, Reinhard


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/819
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-8196
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 1995
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Technical reports
Band: 95-021
Ort der Veröffentlichung: Mannheim
Sprache der Veröffentlichung: Deutsch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Sonstige - Fakultät für Mathematik und Informatik
MADOC-Schriftenreihe: Veröffentlichungen der Fakultät für Mathematik und Informatik > Institut für Informatik > Technical Reports
Fachgebiet: 004 Informatik
Normierte Schlagwörter (SWD): Neuronales Netz
Abstract: Ebenso wie Digitalrechner sind neuronale Netzwerke, z.B. das Gehirn, informationsverarbeitende Systeme. Das ist aber auch schon fast die einzige Aehnlichkeit. Wie wir an uns selbst sehen, haben beide Arten von Systemen grundlegend verschiedene Faehigkeiten: Digitalrechner eignen sich ausgezeichnet zum schnellen und fast beliebig praezisen Rechnen mit Zahlen; dafuer wurden sie urspruenglich auch konstruiert. Andere Anwendungen kamen im Laufe der Zeit hinzu, z.B. die Verwaltung sehr gross er Informationsmengen in Datenbanken, d.h. Speicherung und gezieltes Wiederauffinden anhand einfacher Suchkriterien. Beides ist fuer den Menschen extrem muehsam. Hingegen bewaeltigt er mit Leichtigkeit Aufgaben, die selbst fuer die modernsten Parallelrechner noch unloesbar sind. Jedes Kind kann im Bruchteil einer Sekunde die Gesichter seiner Eltern von denen potentieller Feinde unterscheiden, weil dies einen evolutionaeren Vorteil darstellt. Neben den exzellenten Faehigkeiten zur Bildverarbeitung koennen wir mittels unseres neuronalen Netzwerks Sprache verstehen und den komplexen Muskelapparat unseres Koerpers mit phantastischer Genauigkeit kontrollieren. Allerdings muessen wir die meisten dieser Faehigkeiten erlernen, waehrend ein Digitalrechner seine Aufgaben erfuellt, sobald ein entsprechendes Programm entwickelt wurde.

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Männer, Reinhard (1995) Die technische Implementierung neuronaler Netzwerke. Mannheim [Arbeitspapier]
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