Evolutionäres Design von neurnalen Netzen

Aufbau und Eigenschaften mehrschichtiger Perceptrons werden beschrieben. Theoretische Arbeiten bestatigen, das die Architektur eines Netzes das erreichbare Ge-neralisierungsvermogen bestimmt. Ein biologisch motivierter Ansatz zur Topologie-Optimierung wird vorgestellt. Mit Hilfe genetischer Algorithmen werden die Netzgraphen einer Population miteinander gekreuzt (crossover) und geringfugig verandert (mutiert). Die damit erzielten Ergebnisse werden am Beispiel eines medizinischen Klassifikationsproblems vorgestellt und diskutiert. Ein Ausblick soll zukunftige Forschungsrichtungen zur Topologie-Optimierung aufzeigen und zu weiteren Arbeiten in diesem Gebiet motivieren.

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