Produkte und Fragen zum Begriff Illyria:
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Neuronale Netze , Programmiersprachen und -systeme zur Simulation neuronaler Netze eingegangen. Der Schwerpunkt des Buches liegt damit im Zusammenfassen und Ordnen einer Breite von Ansätzen, Modellen und Anwendungen unter wenigen, klaren Aspekten wie Netzwerkarchitektur (feedforward und feedback Netze) und Informations verarbeitung (informationsoptimale Schichten), die sich wie ein roter Faden durch die Kapitel ziehen; für ein vertiefendes Studium sind entsprechende Literaturhinweise eingearbeitet. Ich hoffe, damit nicht nur für Informatiker den Einstieg in das Gebiet der neuronalen Netze erleichtert zu haben. Zuletzt möchte ich noch Herrn Klaus Wich und Frau Nicole Sabart meinen Dank aussprechen für Ihre Anregungen und Korrekturhilfe; dem Verlag B.G. Teubner danke ich für die Aufnahme dieses Buches in sein Verlagsprogramm. Im Frühjahr 1991 Rüdiger Brause Vorwort zur zweiten Auflage In den vier Jahren seit dem Erscheinen der ersten Auflage sind viele neue Entwicklungen entstanden und vorhandene haben sich gewandelt. Aus diesem Grund nutze ich die Gelegenheit, in der neuen Auflage wichtige Entwicklungen und ihre Hintergründe bei den Approximationsnetzen zu beschreiben, neue Richtungen wie die Radialen Basisfunktionen und die Fuzzy Logik zu integrieren und den Gesamttext durch viele neue Impulse zu ergänzen. Ich hoffe, daß dies und auch die klarere Gliederung und Straffung des Stoffs sowie die Beseitigung verschiedener, leider immer vorhandener Druckfehler zu einem besseren Verständnis der Materie beitragen können. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 2., überarbeitete und erweiterte Aufl. 1995, Erscheinungsjahr: 19950101, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Titel der Reihe: XLeitfäden der Informatik##, Auflage: 95002, Auflage/Ausgabe: 2., überarbeitete und erweiterte Aufl. 1995, Seitenzahl/Blattzahl: 468, Keyword: Algorithmen; Architektur; Dynamik; Fuzzy; Informatik; Logik; Maschine; Modellierung; Netzwerk; Programmiersprache; Simulation; Systeme; neuronaleNetze; selbstorganisierendeKarte, Fachschema: Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer, Imprint-Titels: XLeitfäden der Informatik, Warengruppe: HC/Datenkommunikation/Netze/Mailboxen, Fachkategorie: Ingenieurswesen, Maschinenbau allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Vieweg+Teubner Verlag, Verlag: Vieweg & Teubner, Länge: 244, Breite: 170, Höhe: 26, Gewicht: 801, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783519022473, eBook EAN: 9783322939944, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0000, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,
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Illyria in Shakespeare's England , Illyria in Shakespeare's England is the first extended study of the eastern Adriatic region, often referred to in the Renaissance by its Graeco-Roman name "Illyria," in early modern English writing and political thought. At first glance the absence of earlier studies may not be surprising: that area may seem significant only to critics pursuing certain specialized questions about Shakespeare's Twelfth Night, which is set in Illyria. But in fact, it is not only often misrepresented in the discussions of that play but also typically ignored in the critical conversation on English prose romances, poems, and other plays that feature Illyria or its peoples, some rarely read, others well-known, including Shakespeare's Comedy of Errors, 2 Henry VI, Measure for Measure, and Cymbeline. Lea Puljcan Juric explores the reasons for such views by engaging with larger questions of interest to many critics who focus on subjects other than geographic regions, such as "othering," religion, race, and the development of national identity, among other issues. She also broadens the conversation on these familiar problems in the field to include the impact of post-Renaissance notions of the Balkans on the erasure of Illyria from Shakespeare studies. Puljcan Juric studies the encounters of the English with the ancient and early modern Illyrians through their Greek and Roman heritage; geographies, histories, and travelogues, written in a variety of European polities including Illyria itself; religious conflict after the Reformation and the threat of Islam; and international politics and commerce. These considerations show how Illyria's geopolitical position among the Ottoman Empire, Habsburg Empire and Venice, its "national" struggles as well as its cultural heterogeneity figured in English interests in the eastern Mediterranean, and informed English ideas about ethnicity, nationhood, and religion. In Shakespeare studies, however, critics have consistently cast Twelfth Night's Illyria as a utopia, an enigma, or a substitute for England, Italy, or Greece. Arguing that twentieth-century politics and negative conceptions of the eastern Adriatic as part of "the Balkans" have underwritten this erasure of Illyria from our perspective on the field, Puljcan Juric shows how entrenched cultural hierarchies tied to elitism and colonial politics still inform our analyses of literature. She invites scholars to recognize that, for Shakespeare and his contemporaries, Illyria is the site of important socio-political and cultural struggles during the period, some shared with neighboring areas, others geographically specific, that invite dynamic historical and literary scrutiny. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Illyria in Shakespeare's England , Illyria in Shakespeare's England is the first extended study of the eastern Adriatic region, often referred to in the Renaissance by its Graeco-Roman name "Illyria," in early modern English writing and political thought. At first glance the absence of earlier studies may not be surprising: that area may seem significant only to critics pursuing certain specialized questions about Shakespeare's Twelfth Night, which is set in Illyria. But in fact, it is not only often misrepresented in the discussions of that play but also typically ignored in the critical conversation on English prose romances, poems, and other plays that feature Illyria or its peoples, some rarely read, others well-known, including Shakespeare's Comedy of Errors, 2 Henry VI, Measure for Measure, and Cymbeline. Lea Puljcan Juric explores the reasons for such views by engaging with larger questions of interest to many critics who focus on subjects other than geographic regions, such as "othering," religion, race, and the development of national identity, among other issues. She also broadens the conversation on these familiar problems in the field to include the impact of post-Renaissance notions of the Balkans on the erasure of Illyria from Shakespeare studies. Puljcan Juric studies the encounters of the English with the ancient and early modern Illyrians through their Greek and Roman heritage; geographies, histories, and travelogues, written in a variety of European polities including Illyria itself; religious conflict after the Reformation and the threat of Islam; and international politics and commerce. These considerations show how Illyria's geopolitical position among the Ottoman Empire, Habsburg Empire and Venice, its "national" struggles as well as its cultural heterogeneity figured in English interests in the eastern Mediterranean, and informed English ideas about ethnicity, nationhood, and religion. In Shakespeare studies, however, critics have consistently cast Twelfth Night's Illyria as a utopia, an enigma, or a substitute for England, Italy, or Greece. Arguing that twentieth-century politics and negative conceptions of the eastern Adriatic as part of "the Balkans" have underwritten this erasure of Illyria from our perspective on the field, Puljcan Juric shows how entrenched cultural hierarchies tied to elitism and colonial politics still inform our analyses of literature. She invites scholars to recognize that, for Shakespeare and his contemporaries, Illyria is the site of important socio-political and cultural struggles during the period, some shared with neighboring areas, others geographically specific, that invite dynamic historical and literary scrutiny. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Neuronale Netze , Grundlagen und Anwendungen , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 1997, Erscheinungsjahr: 19970416, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Titel der Reihe: Computational Intelligence##, Autoren: Scherer, Andreas, Auflage/Ausgabe: 1997, Seitenzahl/Blattzahl: 260, Keyword: ComputationalIntelligence; Entwicklung; forschung; Fuzzy; Maschine; neuronaleNetze; Software; Systeme; Verfahren, Fachschema: Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer, Imprint-Titels: Computational Intelligence, Warengruppe: HC/Datenkommunikation/Netze/Mailboxen, Fachkategorie: Ingenieurswesen, Maschinenbau allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Vieweg+Teubner Verlag, Verlag: Vieweg & Teubner, Länge: 244, Breite: 170, Höhe: 15, Gewicht: 455, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, eBook EAN: 9783322868305, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0000, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,
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Neuronale Netze verstehen , Für Neuronale Netze ergeben sich vielfältige Anwendungen, wie z. B. die Vorhersage von Aktienkursen, die Gesichtserkennung oder das Data Mining. Neben anderen Netzwerken kommen Hopfield-Netze, Sensorische Karten und vor allem Backpropagation - Netze zum Einsatz. Nach der Einführung in die neurophysiologischen Grundlagen der Neuronalen Netze und der Besprechung des Perceptrons werden die genannten Netzwerke ausführlich behandelt. Die Implementierung ausgewählter Beispiele erfolgt mit Hilfe der Programmiersprache Pascal. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Künstliche neuronale Netze , Künstliche neuronale Netze sind ein Berechnungsparadigma, das bei der Entwicklung intelligenter Systeme eingesetzt wird. Sie werden derzeit in verschiedenen Bereichen des menschlichen Wissens eingesetzt, insbesondere in Bereichen, in denen herkömmliche Computersysteme die Entwicklung von Systemen, die den Erwartungen entsprechen, nicht zulassen, wie z. B. bei der Sprach- und Bilderkennung. Ein weiterer Bereich, in dem ANNs große Modellierungsmöglichkeiten bieten, sind komplexe Verhaltensphänomene. In dieser Arbeit wurde die Produktion von Biotensiden durch Candida lipolytica modelliert, da Biotenside künstliche Tenside mit Vorteilen für die Gesundheit und das Wohlbefinden der Menschen ersetzen können und ein wesentliches Element in der Chemie- und Lebensmittelindustrie sind. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Neuronale Netze in der Betriebswirtschaft , Anwendung in Prognose, Klassifikation und Optimierung , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 1996, Erscheinungsjahr: 19960828, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Redaktion: May, Constantin~Corsten, Hans, Auflage/Ausgabe: 1996, Seitenzahl/Blattzahl: 300, Fachschema: Betriebswirtschaft - Betriebswirtschaftslehre~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer, Warengruppe: HC/Betriebswirtschaft, Fachkategorie: Betriebswirtschaft und Management, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Gabler Verlag, Verlag: Betriebswirtschaftlicher Verlag Gabler, Länge: 240, Breite: 170, Höhe: 17, Gewicht: 513, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783322824844, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0000, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,
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Neuronale Netze selbst programmieren , Neuronale Netze und Grundlagen der Künstlichen Intelligenz verständlich dargestellt Der Bestseller hat Furore gemacht, weil der Autor diese sowohl trockene als auch schwierige Materie außergewöhnlich klar erklärt. Neu in der vollständig aktualisierten 2. Auflage: Das neuronale Netz wird abschließend mit PyTorch erstellt, um es in ein typisches professionelles Szenario zu überführen. Neuronale Netze sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos, das selbstfahrende Auto, Umwandlung von Sprache in Text etc. Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieser Bestseller, jetzt in erweiterter 2. Auflage, nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. Im nächsten Schritt verbessern Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht - nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. Neu in der 2. Auflage: Sie erstellen das neuronale Netz abschließend mit PyTorch und überführen es damit in ein typisches professionelles Szenario. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Wie funktioniert neuronale Verrechnung?
Neuronale Verrechnung bezieht sich auf die Art und Weise, wie Neuronen im Gehirn Informationen verarbeiten. Neuronen empfangen elektrische Signale von anderen Neuronen über Synapsen, die dann in ihrem Zellkörper verrechnet werden. Diese Verrechnung kann sowohl erregend (aktivierend) als auch hemmend (deaktivierend) sein und ermöglicht es dem Gehirn, komplexe Informationen zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen.
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Was ist neuronale Verrechnung?
Neuronale Verrechnung bezieht sich auf den Prozess, bei dem Neuronen im Gehirn Informationen verarbeiten und miteinander kombinieren. Dabei werden elektrische Signale durch die Neuronen weitergeleitet und durch synaptische Verbindungen zwischen den Neuronen übertragen. Diese Verrechnung ermöglicht es dem Gehirn, komplexe Aufgaben wie Wahrnehmung, Denken und Entscheidungsfindung zu bewältigen.
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Was sind neuronale Mechanismen?
Neuronale Mechanismen sind Prozesse im Gehirn, die die Funktionsweise von Neuronen und neuronalen Netzwerken beeinflussen. Sie umfassen unter anderem die Übertragung von elektrischen Signalen zwischen Neuronen, die Freisetzung und Aufnahme von Neurotransmittern sowie die Veränderung der Stärke von synaptischen Verbindungen. Diese Mechanismen sind entscheidend für die Informationsverarbeitung und die Funktion des Nervensystems.
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Was ist neuronale Verrechnung?
Neuronale Verrechnung bezieht sich auf den Prozess der Informationsverarbeitung in neuronalen Netzwerken. Dabei werden Eingangssignale von den Neuronen empfangen, verarbeitet und an andere Neuronen weitergeleitet. Dieser Prozess beinhaltet die Berechnung von Gewichtungen und Aktivierungsfunktionen, um die Ausgabe des Netzwerks zu bestimmen. Durch diese Verrechnung können komplexe Muster und Zusammenhänge erkannt und verarbeitet werden.
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Was ist neuronale Verrechnung?
Neuronale Verrechnung bezieht sich auf den Prozess, bei dem Neuronen im Gehirn Informationen empfangen, verarbeiten und weiterleiten. Dabei werden elektrische Signale zwischen den Neuronen über synaptische Verbindungen übertragen und in komplexen Netzwerken verrechnet. Dies ermöglicht die Informationsverarbeitung und -integration, die für die Funktion des Gehirns und die Wahrnehmung, das Denken und das Verhalten von entscheidender Bedeutung ist.
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Wie programmiert man neuronale Netze?
Um neuronale Netze zu programmieren, benötigt man eine Programmiersprache wie Python und ein Framework wie TensorFlow oder PyTorch. Zunächst müssen die Daten für das Training vorbereitet werden. Dann werden die Schichten des neuronalen Netzes definiert und die Gewichte initialisiert. Anschließend erfolgt das Training, bei dem die Gewichte angepasst werden, um die gewünschte Aufgabe zu erfüllen.
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Wie funktioniert die neuronale Informationsverarbeitung?
Die neuronale Informationsverarbeitung erfolgt durch die Kommunikation zwischen den Neuronen im Gehirn. Wenn ein Neuron aktiviert wird, sendet es elektrische Signale entlang seiner Axone an andere Neuronen. Diese Signale werden als Aktionspotentiale bezeichnet. Die Informationsübertragung zwischen den Neuronen erfolgt durch synaptische Verbindungen, bei denen chemische Botenstoffe, sogenannte Neurotransmitter, freigesetzt werden.
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Was ist neuronale Verrechnung 2?
Neuronale Verrechnung 2 bezieht sich auf die Verarbeitung von Informationen im Gehirn durch neuronale Netzwerke. Diese Netzwerke bestehen aus künstlichen Neuronen, die miteinander verbunden sind und Informationen über synaptische Verbindungen austauschen. Durch diese Verrechnung können komplexe Aufgaben wie Mustererkennung, Sprachverarbeitung oder Entscheidungsfindung bewältigt werden.
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Wie funktioniert die neuronale Verrechnung?
Die neuronale Verrechnung bezieht sich auf den Prozess, bei dem Neuronen Informationen verarbeiten und weiterleiten. Dies geschieht durch die Übertragung elektrischer Signale entlang der Nervenzellen und die Freisetzung von Neurotransmittern an den Synapsen. Die Verrechnung erfolgt durch die Integration und Modulation der eingehenden Signale, was zu einer Verstärkung oder Hemmung der neuronalen Aktivität führen kann.
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Was ist das neuronale Verrechnungsprinzip?
Das neuronale Verrechnungsprinzip bezieht sich auf die Art und Weise, wie Neuronen im Gehirn Informationen verarbeiten. Es besagt, dass Neuronen elektrische Signale erzeugen und diese Signale durch synaptische Verbindungen an andere Neuronen weitergeleitet werden. Durch diese Verrechnung von Signalen entsteht die komplexe Informationsverarbeitung im Gehirn.
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Können künstliche neuronale Netze Gefühle haben?
Nein, künstliche neuronale Netze können keine Gefühle haben. Sie sind lediglich mathematische Modelle, die Informationen verarbeiten und Muster erkennen können. Gefühle sind hingegen eine komplexe menschliche Erfahrung, die auf biologischen und psychologischen Prozessen beruht.
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Lernen neuronale Netzwerke mit einer anderen Programmiersprache?
Ja, neuronale Netzwerke können mit verschiedenen Programmiersprachen implementiert und trainiert werden. Es gibt spezialisierte Bibliotheken und Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Keras, die in verschiedenen Programmiersprachen wie Python, Java oder C++ verwendet werden können. Diese Bibliotheken bieten eine Vielzahl von Funktionen und Werkzeugen zur Erstellung und Schulung neuronaler Netzwerke.