Simulation Neuronaler Netze

Inhaltsverzeichnis

• I Grundlagen.
• 1 Einleitung.
• 2 Allgemeine Beschreibung des Programms.
• II Modelle.
• 3 Grundlagen des Muster-Assoziators.
• 4 Anwendungen des Muster-Assoziators.
• 5 Auto-Assoziatoren.
• 6 Training verborgener Einheiten mit der Backpropagation-Lernregel.
• 7 Hopfield-Netze.
• 8 Zusammenfassende Übersicht über die behandelten Netzmodelle.
• III Programme.
• 9 Grundlegende Programme.
• 10 Neuronstrukturen und Hilfsprogramme.
• 11 Objekt TNetz (Unit NETZ).
• 12 Eingabe und Modifikation des Programms.
• IV Anhang.
• 13 Literaturverzeichnis.
• 14 Synonymverzeichnis.
• 15 Symbolverzeichnis.
• 16 Register.