Neuronale Netze ohne Theorie

Neuronale Netze sind überall. Doch wer in Fachbüchern nachschlägt, findet meist Seiten voller Formeln und kaum ein einziges Zahlenbeispiel. Dieses Buch macht es anders: Hier wird ALLES VORGERECHNET. Sie sehen, wie ein Perzeptron mit den Eingaben 1, 3, 5 und 7 zuerst falsch liegt, wie der „Lehrer“ den Fehler meldet und wie die Gewichte Schritt für Schritt korrigiert werden, bis das Ergebnis stimmt. Danach sagt das angelernte Perzeptron die nächste Zahl einer Reihe voraus, sogar bei Aufgaben, die es nie gelernt hat. Im Mittelpunkt steht ein kleines Netz mit versteckter Schicht. An ihm wird die Backpropagation, die Fehlerberechnung im Rückwärtsgang, vollständig mit Zahlen durchgerechnet: Vorwärtsrechnung, Delta-Fehler, neue Gewichte, neue Biaswerte. Anschließend lernt dasselbe Netz, Quadratwurzeln und Kubikwurzeln zu ziehen. Außerdem im Buch: Perzeptron und Regressionsgerade im direkten Vergleich MAXNET, das Netz, das die größte Zahl findet Exponentielle Glättung und das Prognoseverfahren nach Holt MAXaverage, MINaverage und ALLCHANGE: drei Prognoseverfahren, die der Autor selbst entwickelt hat ZITATEMAX, ein selbst programmierter Gesprächspartner aus 2300 Zitaten Vollständige, kurze BASIC-Programme zum Abtippen und Übertragen in Python oder eine andere Sprache Das Buch richtet sich an Studierende, Schülerinnen und Schüler der Oberstufe und an alle, die neuronale Netze endlich wirklich verstehen wollen. Vorkenntnisse brauchen Sie keine: Wer die Grundrechnungsarten beherrscht, kann jedes Beispiel mit Taschenrechner oder Tabellenkalkulation nachrechnen. Überarbeitete Ausgabe 2026 mit neu gezeichneten Abbildungen.