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Eickhoff, Ralf: Fehlertolerante neuronale Netze zur Approximation von Funktionen. 2007
Inhalt
Funktionsapproximation durch neuronale Netze
Funktionsapproximation
Neuronale Netze
Multilayer Perceptron
Local Cluster Neuronal Network
Basisfunktionen
Technologische Randbedingungen
Skalierung der CMOS-Technologie
Alternativen zu CMOS
Störungen und Rauschen
Fehler und Defekte
Analyse von Fehlertoleranz und Robustheit
Robustheit neuronaler Netze
Basisfunktionen
LCNN
Parameterempfindlichkeit
Fehlertoleranz
Fehlerquellen
Ausfallwahrscheinlichkeit
Auswirkungen auf neuronale Netze
Ausfallwahrscheinlichkeit
Statische Defekte
Dynamische Fehler
Zusammenfassung und Diskussion
Methodologie zur Fehlertoleranz und Robustheit
Erhöhen der Fehlertoleranz
Bedeutung von Neuronen bei einem RBF
Bedeutung der Neuronen beim LCNN
Kontrolle der Modellkomplexität
Erhöhen der Robustheit
Empfindliche Parameter
Empfindliche Neuronen
Robustes und fehlertolerantes Lernen
Robustheit als Zielfunktion
Fehlertoleranz als Zielfunktion
Signifikanz als Randbedingung
Zusammenfassung und Diskussion
Technische Umsetzung
Numerische Betrachtungen
Konditionierung der Gaußfunktionen
Polynomdarstellung und Horner-Schema
Numerische Stabilität
Entwurf neuronaler Systeme
Digitaler Entwurf
Analoger Entwurf
Auswirkungen und Grenzen bedingt durch die Technologie
Genauigkeit
Syntheseergebnisse
Rauschen
Vergleich der digitalen und analogen Realisierungen
Zusammenfassung und Diskussion
Zusammenfassung
Glossar
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Literaturverzeichnis
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