Haag, Günter (Prof. Dr.)Stackelberg, Burkhard von2003-10-202016-03-312003-10-202016-03-312003107907577http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-14446http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/4717http://dx.doi.org/10.18419/opus-4700Ziel dieser Arbeit ist die Evaluation verschiedener, bisweilen populärer Konstruktionsverfahren vorwärtsgerichteter neuronaler Netze. Zu diesem Zwecke werden sie in einem einheitlichen Schema klassifiziert, was die Klasse zugänglicher Verfahren erweitert. Darunter befinden sich unter anderem auch Neuentwicklungen wie Brain Construction Algorithmus und Constructive Backpropagation. Anschließend wird ein gemeinsamer Algorithmus und dessen Implementierung vorgestellt, in dessen Rahmen die verschiedenen Verfahren getestet und miteinander verglichen werden.Aim of this exposition is the investigation and comparative evaluation of several construction methods of feed forward neural networks. Therefore, a uniform classification scheme is built up enabling research on a much broader family of methods. Amongst them, there are classics as Cascade Correlation as well as new ones like Brain Construction and Constructive Backpropagation. Subsequently, a common algorithm and its implementation are presented as a framework where various construction methods are investigated and compared.deinfo:eu-repo/semantics/openAccessVerteilte künstliche Intelligenz , Künstliche Intelligenz , Maschinelles Lernen , Mathematische Physik , Computerphysik , Mehrschichten-Perzeptron530Computational Physics , Artificial Intelligence , Machine Learning , Multilayer Perceptron , Model GenerationdoctoralThesis2013-03-25