Fundraising September 15, 2024 – October 1, 2024
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Simulation Neuronaler Netze: Grundlagen, Modelle, Programme in Turbo Pascal
Vieweg+Teubner Verlag
Norbert Hoffmann (auth.)
muster
neuron
netz
bild
gewichte
neuronen
insert
assoziator
datei
anzahl
wert
tabelle
netzes
function
werte
zeiger
ausgangsfunktion
eingang
integer
neurons
anzeige
ausgang
xxx
lernregel
daher
eingange
maximum
schicht
musterpaare
zeile
ermitteln
aktivitat
erstes
ausgange
neuronenzahltyp
daten
reproduktion
netzart
ergebnis
lemen
r.assign
erhalten
sollwerte
programm
schichtbeschreiber
funktion
musterpaar
aendern
aktivierungsfunktion
backpropagation
Year:
1992
Language:
german
File:
PDF, 19.46 MB
Your tags:
0
/
0
german, 1992
2
Simulation Neuronaler Netze: Grundlagen, Modelle, Programme in Turbo Pascal
Vieweg+Teubner Verlag
Norbert Hoffmann (auth.)
muster
neuron
netz
bild
gewichte
neuronen
assoziator
datei
insert
anzahl
wert
tabelle
netzes
anzeige
function
eingang
ausgangsfunktion
zeile
eingänge
zeiger
werte
schicht
neurons
integer
aktivität
ausgang
daher
ermitteln
lernen
musterpaare
xxx
maximum
erstes
daten
lernregel
neuronenzahltyp
ausgänge
ergebnis
reproduktion
netzart
r.assign
erhalten
sollwerte
musterpaar
programm
aendern
aktivitäten
schichtbeschreiber
letztes
aktivierungsfunktion
Year:
1991
Language:
german
File:
PDF, 6.34 MB
Your tags:
0
/
0
german, 1991
3
Kleines Handbuch Neuronale Netze: Anwendungsorientiertes Wissen zum Lernen und Nachschlagen
Vieweg+Teubner Verlag
Norbert Hoffmann (auth.)
netz
neuronen
neuron
funktion
lernregel
englisch
netze
erklärung
netzes
schicht
bild
muster
gewichte
ausgang
lernen
neurons
ausgangsfunktion
eingang
abschn
tabelle
daher
synonym
synonyme
eingangsmuster
reproduktion
aktivität
hopfield
aktivierungsfunktion
netzen
assoziator
sigma
anzahl
delta
neuronalen
verwandt
neuronale
zelle
linear
speicher
verwendet
werte
anwendungen
neural
abkürzung
berechnet
einzelnen
berechnung
schwelle
zeigt
beispiel
Year:
1993
Language:
german
File:
PDF, 5.81 MB
Your tags:
0
/
0
german, 1993
4
Praktikum Neuronale Netze
Springer-Verlag Berlin Heidelberg
Heinrich Braun
,
Johannes Feulner
,
Rainer Malaka (auth.)
muster
netz
versuch
neuronen
d.h
anzahl
aufgabe
bzw
netze
gewichte
neuron
gilt
hopfield
eingabe
jeweils
perzeptron
parameter
hebb
wert
backpropagation
funktion
lösungen
lernen
spieler
zustand
modell
datei
vektoren
netzes
lösung
update
werte
mustern
eingabemuster
ausgabe
setzen
temperatur
versuche
jedem
modus
falls
folgenden
zeigen
abb
läßt
z.b
folgende
versuchen
vektor
aktivierung
Year:
1996
Language:
german
File:
PDF, 5.23 MB
Your tags:
0
/
0
german, 1996
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