Bøger af Andreas Friedrich

Emblèmes nouveaux, èsquels le cours de ce monde est dépeint et représenté ... premièrement en allemand par André Fridéric et maintenant en françois, ... mis en lumière par Jaques de ZettreDate de l'édition originale: 1617Le présent ouvrage s'inscrit dans une politique de conservation patrimoniale des ouvrages de la littérature Française mise en place avec la BNF. HACHETTE LIVRE et la BNF proposent ainsi un catalogue de titres indisponibles, la BNF ayant numérisé ces oeuvres et HACHETTE LIVRE les imprimant à la demande. Certains de ces ouvrages reflètent des courants de pensée caractéristiques de leur époque, mais qui seraient aujourd'hui jugés condamnables. Ils n'en appartiennent pas moins à l'histoire des idées en France et sont susceptibles de présenter un intérêt scientifique ou historique. Le sens de notre démarche éditoriale consiste ainsi à permettre l'accès à ces oeuvres sans pour autant que nous en cautionnions en aucune façon le contenu. Pour plus d'informations, rendez-vous sur www.hachettebnf.fr

Diplomarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1.7, Universität Bayreuth (Fakultät für Mathematik und Physik), Sprache: Deutsch, Abstract: Neuronale Netze sind ursprünglich aus der Biologie bekannt. Siehaben eine grobe Analogie zum Gehirn der Säugetiere. KünstlicheNeuronale Netze sind informationsverarbeitende Systeme. Siebestehen aus einer großen Anzahl einfacher Einheiten, denNeuronen, die sich Informationen in Form der Aktivierung derNeuronen über gerichtete, gewichtete Verbindungen zusenden. Essind massiv parallele, lernfähige Systeme. Neuronale Netze habendie Fähigkeit, eine Aufgabe selbständig, anhand vonTrainingsbeispielen, zu lernen.Überblick über die einzelnen KapitelKapitel 2.1 stellt die GrundlagenNeuronaler Netze dar. Dabei wird zuerst das Neuronale Netzdefiniert und seine Bestandteile erklärt. Anschließend werdenverschiedene Netzstrukturen definiert. Kapitel 2.2 zeigt, welche Funktionen mittels Neuronaler Netze darstellbar sind.In Kapitel 3 werden verschiedene Lernverfahren für Feedforward Netze dargestellt. Dabei wird das Training Neuronaler Netze als unrestringiertes Optimierungsproblem dargestellt. In den Lernverfahren wird auf die Theorie und teilweise auch auf die Konvergenz eingegangen. Dabei werden auch Vor- und Nachteile der Verfahren angesprochen.In Kapitel 4 werden verschiedene rekurrente Neuronale Netze dargestellt. Anschließend werden verschiedene Lernverfahren für diese Netze erläutert, die sich aus den Verfahren für Feedforward Netze ableiten lassen. Außerdem wird in Kapitel 4.6 die Stabilität rekurrenter Neuronaler Netze untersucht. In Kapitel 4.7 wird die Boltzmann Maschine als eine Anwendung des Hopfield-Netzes mit einem, auf der Idee des Simulated Annealing beruhenden, Lernverfahren erläutert.Kapitel 5 stellt Verfahren zur Minimierung von Neuronalen Netzen vor.Kapitel 6 zeigt eine Anwendung Neuronaler Netze in der Verkehrszeichenerkennung. Es wird erklärt, wie die Bilder bearbeitet und die Trainingsmuster erstellt wurden. Dann wurden die Neuronalen Netze mit Hilfe des Stuttgarter Neuronale Netze Simulators erstellt, trainiert und anhand von Testbildern getestet. Anschließend wurde gezeigt, wie man ein vorhandenes Neuronales Netz erweitern kann.

Andreas Friedrich erzahlt anschaulich und schonungslos, was ein erfolgreicher Angestellter wahrend seiner Karriere an Missstanden und schlechten Fuhrungsstilen erlebt und wie dies zur inneren Kundigung und schlielich zum bewussten Neubeginn fuhrt. Und manch ein Leser mag sich selbst oder seinen Chef erkennen. Eine lockere und unterhaltsame Lekture, die den Leser dazu ermutigt, das eigene Leben neu zu gestalten. Und die im besten Fall die Chefs dieser Welt ein klein wenig nachdenklicher stimmt. Kein Blick zuruck im Groll, sondern Reflexionen und Empfehlungen fur ein besseres Miteinander im Unternehmen.