Neuronale Netzwerke mit Rückkopplung und nichtlineare chemische Reaktionen (PDF)
Diplomarbeit aus dem Jahr 1995 im Fachbereich Chemie - Physikalische und Theoretische Chemie, Note: 1.0, Bayerische Julius-Maximilians-Universität Würzburg (Physikalisches Institut), Sprache: Deutsch, Abstract: Wohl eines der komplexesten Objekte der...
sofort als Download lieferbar
eBook (pdf)
Fr. 37.00
inkl. MwSt.
- Kreditkarte, Paypal, Rechnung
- Kostenloser tolino webreader
Produktdetails
Produktinformationen zu „Neuronale Netzwerke mit Rückkopplung und nichtlineare chemische Reaktionen (PDF)“
Diplomarbeit aus dem Jahr 1995 im Fachbereich Chemie - Physikalische und Theoretische Chemie, Note: 1.0, Bayerische Julius-Maximilians-Universität Würzburg (Physikalisches Institut), Sprache: Deutsch, Abstract: Wohl eines der komplexesten Objekte der modernen Wissenschaft stellt das Gehirn des Menschen dar und ist damit eines der am wenigsten verstandenen Phänomene der Natur. Die Komplexität der synaptischen Vernetzung im Gehirn ermöglicht solch schwer in mathematischer Sprache fassbare Dinge wie Lernen, Wissen, Verstehen, Sprache und Bewusstsein, um nur einige zu nennen. Die Schwierigkeiten bei der Erforschung des Gehirns haben im wesentlichen zwei Gründe. Welche Fragen soll man stellen, d.h. wo nach soll man suchen, wenn man z.B. Bewusstsein erklären möchte und wie kann man die astronomische Anzahl von Neuronen und Synapsen, aus dem sich das Gehirn zusammensetzt, in den Griff bekommen? Die Antworten auf unsere Fragen, die wir eventuell noch nicht richtig gestellt haben, verbergen sich in der Komplexität der Verbindungen der Neuronen untereinander.
Neben den klassischen Disziplinen zur Untersuchung des menschlichen Gehirns, wie der Philosophie, Neurologie und vielleicht auch der Theologie, haben sich in jüngster Zeit zwei neue Ansätze entwickelt, die sich aufteilen in die Lager der Künstlichen Intelligenz (AI, articial intelligence) und der künstlichen neuronalen Netze (AN, artificial neural networks. Die AI ist mit ihrem Ansatz bemüht, auf herkömmlichen Computerarchitekturen Wissen zu repräsentieren wobei Wissen sowohl Fakten, wie "Holz brennt", als auch Folgerungen, wie "Häuser bestehen aus Holz. Also: Häuser brennen" mit einschliesst. Sie geht davon aus, dass Intelligenz auf Wissen basiert, sowie auf die Fähigkeit, logische Schlussfolgerungen zwischen den Faktenherzustellen. Dazu ist die AI auf grosse und schnelle Speicher, sowie auf effiziente Suchalgorithmen angewiesen. Die Erforschung künstlicher neuronaler Netze hat das Ziel, reine Erkenntnis über die Arbeitsweise des Gehirns zu gewinnen und damit uns selber besser zu verstehen und in Zukunft die Struktur des Gehirns als neue Rechenarchitektur nachzubilden, mit all den potentiellen Fähigkeiten, die wir selber besitzen. Noch ist dieses Forschungsgebiet jedoch angewiesen auf schnelle herkömmliche Computer, um auf diesen die parallele Arbeitsweise neuronaler Netze zu simulieren. Die Forschung ist damit natürlich den Einschränkungen unterworfen, die heutige Computer mit sich bringen, z.B. mangelnde Geschwindigkeit durch serielle Simulation paralleler Arbeitschritte
Neben den klassischen Disziplinen zur Untersuchung des menschlichen Gehirns, wie der Philosophie, Neurologie und vielleicht auch der Theologie, haben sich in jüngster Zeit zwei neue Ansätze entwickelt, die sich aufteilen in die Lager der Künstlichen Intelligenz (AI, articial intelligence) und der künstlichen neuronalen Netze (AN, artificial neural networks. Die AI ist mit ihrem Ansatz bemüht, auf herkömmlichen Computerarchitekturen Wissen zu repräsentieren wobei Wissen sowohl Fakten, wie "Holz brennt", als auch Folgerungen, wie "Häuser bestehen aus Holz. Also: Häuser brennen" mit einschliesst. Sie geht davon aus, dass Intelligenz auf Wissen basiert, sowie auf die Fähigkeit, logische Schlussfolgerungen zwischen den Faktenherzustellen. Dazu ist die AI auf grosse und schnelle Speicher, sowie auf effiziente Suchalgorithmen angewiesen. Die Erforschung künstlicher neuronaler Netze hat das Ziel, reine Erkenntnis über die Arbeitsweise des Gehirns zu gewinnen und damit uns selber besser zu verstehen und in Zukunft die Struktur des Gehirns als neue Rechenarchitektur nachzubilden, mit all den potentiellen Fähigkeiten, die wir selber besitzen. Noch ist dieses Forschungsgebiet jedoch angewiesen auf schnelle herkömmliche Computer, um auf diesen die parallele Arbeitsweise neuronaler Netze zu simulieren. Die Forschung ist damit natürlich den Einschränkungen unterworfen, die heutige Computer mit sich bringen, z.B. mangelnde Geschwindigkeit durch serielle Simulation paralleler Arbeitschritte
Bibliographische Angaben
- Autor: Oliver Heil
- 2004, 1. Auflage, 118 Seiten, Deutsch
- Verlag: GRIN Verlag
- ISBN-10: 3638265072
- ISBN-13: 9783638265072
- Erscheinungsdatum: 02.04.2004
Abhängig von Bildschirmgrösse und eingestellter Schriftgrösse kann die Seitenzahl auf Ihrem Lesegerät variieren.
eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Grösse: 2.60 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Kommentar zu "Neuronale Netzwerke mit Rückkopplung und nichtlineare chemische Reaktionen"
0 Gebrauchte Artikel zu „Neuronale Netzwerke mit Rückkopplung und nichtlineare chemische Reaktionen“
Zustand | Preis | Porto | Zahlung | Verkäufer | Rating |
---|
Schreiben Sie einen Kommentar zu "Neuronale Netzwerke mit Rückkopplung und nichtlineare chemische Reaktionen".
Kommentar verfassen