© Excellent backgrounds/Shutterstock.com
Java Magazin
Bücher

Artificial Neural Networks with Java

Apress bietet mit „Artificial Neural Networks with Java“ ein Buch an, das Java-Programmierern die Arbeit mit neuronalen Netzwerken näherbringt. Neuronale Netzwerke sind und bleiben ein mathematisches Verfahren. Daher behandeln die ersten beiden Kapitel die Algebragrundlagen zum Verständnis neuronaler Netzwerke. Dass man von Erfahrungen im Bereich des Differenzierens und Integrierens von Funktionen per Hand profitiert, liegt auf der Hand.

Tam Hanna


Im dritten Kapitel werden die gewonnenen Kenntnisse schließlich zur mathematischen Komplettformulierung eines einfachen neuronalen Netzwerks eingesetzt. Der Autor nutzt diese Gelegenheit, um die Ebenenarchitektur und die diversen Faktoren mathematisch näher zu motivieren.Igor Livshin entscheidet sich in seinem Buch für die Arbeit mit NetBeans, weshalb das vierte Kapitel die Installation der IDE und die Bereitstellung häufig verwendeter Frameworks bespricht.In den darauffolgenden Kapiteln kommt Encog zum Einsatz: Der Autor verwendet die Verarbeitung und Vorhersage von Funktionswerten als Simulationsaufgabe. Diese mag nicht die Wow-lastigste Aktivität sein, stellt aber interessante Fragen und taugt als Fingerübung sowie zur Demonstration – ein ideales Beispiel für Probleme, die im praktischen Einsatz von neuronalen Netzwerken auftreten können.Die immer wieder gern als Paradeanwendungsfall neuronaler Netzwerke demonstrierte Objektklassifikation expliziert der Autor anhand der Katalogisierung von Texten. Das neuronale Netzwerk hat dabei die Aufgabe, zu erkennen, aus welchem Wissensgebiet der gerade vorliegende Text stammt.Nach der Bearbeitung dieser diversen Aufgaben haben Autor und Leser ausreichend Diskussionsbasis für das elfte Kapitel zusammen. Dieses stellt die verschiedenen Topologien in neuronalen Netzwerken vor und erklärt, welches Verfahren für welche Aufgabe am geeignetsten ist.Anschließend folgt noch ein letztes Kapitel, das sich mit Funktionen im dreidimensionalen Raum auseinandersetzt. Es ist vor allem deshalb interessant, da das neuronale Netzwerk mit komplexen Eingabevariablen konfrontiert wird.Schade ist, dass der Autor stellenweise seitenlange Variablendeklarationen abdruckt, anstatt mit nur einer Variablen das Schema zu erklären – dies ist allerdings eine kleine Beschwerde auf sehr hohem Niveau.Seitdem künstliche Intelligenz das Hypethema Nummer eins ist, gibt es kaum einen Autor, der sein Glück nicht an einem diesbezüglichen Buch versucht. Das vorliegende Buch tritt insofern aus der Menge hervor, als der Text keine Angst vor Mathematik zeigt – schon aus diesem Grund geben wir hier gerne eine Kaufempfehlung. Wer allerdings ein „Klempnerbuch“ sucht, das nur die Verwendung von Frameworks zur schnellen Lösung praktischer Aufgaben sucht, wird nicht zufrieden sein – bis Sie das Hintergrundwissen produktiv anwenden können, ist einiges an Eigenleistung erforderlich. Igor Livshin Artificial Neural Networks with Java Tools for Building Neural ...

Java Magazin
Bücher

Artificial Neural Networks with Java

Apress bietet mit „Artificial Neural Networks with Java“ ein Buch an, das Java-Programmierern die Arbeit mit neuronalen Netzwerken näherbringt. Neuronale Netzwerke sind und bleiben ein mathematisches Verfahren. Daher behandeln die ersten beiden Kapitel die Algebragrundlagen zum Verständnis neuronaler Netzwerke. Dass man von Erfahrungen im Bereich des Differenzierens und Integrierens von Funktionen per Hand profitiert, liegt auf der Hand.

Tam Hanna


Im dritten Kapitel werden die gewonnenen Kenntnisse schließlich zur mathematischen Komplettformulierung eines einfachen neuronalen Netzwerks eingesetzt. Der Autor nutzt diese Gelegenheit, um die Ebenenarchitektur und die diversen Faktoren mathematisch näher zu motivieren.Igor Livshin entscheidet sich in seinem Buch für die Arbeit mit NetBeans, weshalb das vierte Kapitel die Installation der IDE und die Bereitstellung häufig verwendeter Frameworks bespricht.In den darauffolgenden Kapiteln kommt Encog zum Einsatz: Der Autor verwendet die Verarbeitung und Vorhersage von Funktionswerten als Simulationsaufgabe. Diese mag nicht die Wow-lastigste Aktivität sein, stellt aber interessante Fragen und taugt als Fingerübung sowie zur Demonstration – ein ideales Beispiel für Probleme, die im praktischen Einsatz von neuronalen Netzwerken auftreten können.Die immer wieder gern als Paradeanwendungsfall neuronaler Netzwerke demonstrierte Objektklassifikation expliziert der Autor anhand der Katalogisierung von Texten. Das neuronale Netzwerk hat dabei die Aufgabe, zu erkennen, aus welchem Wissensgebiet der gerade vorliegende Text stammt.Nach der Bearbeitung dieser diversen Aufgaben haben Autor und Leser ausreichend Diskussionsbasis für das elfte Kapitel zusammen. Dieses stellt die verschiedenen Topologien in neuronalen Netzwerken vor und erklärt, welches Verfahren für welche Aufgabe am geeignetsten ist.Anschließend folgt noch ein letztes Kapitel, das sich mit Funktionen im dreidimensionalen Raum auseinandersetzt. Es ist vor allem deshalb interessant, da das neuronale Netzwerk mit komplexen Eingabevariablen konfrontiert wird.Schade ist, dass der Autor stellenweise seitenlange Variablendeklarationen abdruckt, anstatt mit nur einer Variablen das Schema zu erklären – dies ist allerdings eine kleine Beschwerde auf sehr hohem Niveau.Seitdem künstliche Intelligenz das Hypethema Nummer eins ist, gibt es kaum einen Autor, der sein Glück nicht an einem diesbezüglichen Buch versucht. Das vorliegende Buch tritt insofern aus der Menge hervor, als der Text keine Angst vor Mathematik zeigt – schon aus diesem Grund geben wir hier gerne eine Kaufempfehlung. Wer allerdings ein „Klempnerbuch“ sucht, das nur die Verwendung von Frameworks zur schnellen Lösung praktischer Aufgaben sucht, wird nicht zufrieden sein – bis Sie das Hintergrundwissen produktiv anwenden können, ist einiges an Eigenleistung erforderlich. Igor Livshin Artificial Neural Networks with Java Tools for Building Neural ...

Neugierig geworden?


    
Loading...

Angebote für Teams

Für Firmen haben wir individuelle Teamlizenzen. Wir erstellen Ihnen gerne ein passendes Angebot.

Das Library-Modell:
IP-Zugang

Das Company-Modell:
Domain-Zugang