Programmiersprachen und -systeme zur Simulation neuronaler Netze eingegangen. Der Schwerpunkt des Buches liegt damit im Zusammenfassen und Ordnen einer Breite von Ans�tzen, 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; f�r ein vertiefendes Studium sind entsprechende Literaturhinweise eingearbeitet. Ich hoffe, damit nicht nur f�r Informatiker den Einstieg in das Gebiet der neuronalen Netze erleichtert zu haben. Zuletzt m�chte ich noch Herrn Klaus Wich und Frau Nicole Sabart meinen Dank aussprechen f�r Ihre Anregungen und Korrekturhilfe; dem Verlag B.G. Teubner danke ich f�r die Aufnahme dieses Buches in sein Verlagsprogramm. Im Fr�hjahr 1991 R�diger 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 Hintergr�nde 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 erg�nzen. Ich hoffe, da� dies und auch die klarere Gliederung und Straffung des Stoffs sowie die Beseitigung verschiedener, leider immer vorhandener Druckfehler zu einem besseren Verst�ndnis der Materie beitragen k�nnen.

From the Back Cover:

Die Besch�ftigung mit den aus kleinen, einfachen Modellneuronen gebildeten Netzen zeigt auf faszinierende Weise, wie sich aus den geringen F�higkeiten der einzelnen Neuronen durch Zusammenschalten neue Architekturen mit m�chtigen Eigenschaften zur L�sung von schwierigen, komplexen Aufgaben ergeben. Dabei sind diese Netze nicht so sehr Modelle f�r "echte", sondern verwirklichen ein breites Spektrum an statistischen und approximativen Methoden f�r die "k�nstliche Intelligenz" mit dem Ansatz einer massiv parallellokalen, funktionsverteilten Rechnerarchitektur, die sich effizient in VLSI-Chips implementieren l��t. Das Buch gibt eine systematische Einf�hrung in die Grundlagen der Neuroinformatik, beschreibt in einheitlicher Notation die wichtigsten neuronalen Modelle und gibt beispielhaft Anwendungen dazu. Auch die praktischen Fragen der Simulation dieser Modelle finden Beachtung. Das Buch ist im Rahmen des http://medoc.informatik.tu-muenchen.de/deutsch/medoc.html>MeDoc-Projektes in die elektronische Informatik-Bibliothek aufgenommen worden.

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