interaktive Visualisierungen / Applets

  • Jürgen Sauer, FH Regensburg: In mehreren Bereichen der Seite werden Java-Applets zur Verfügung gestellt:
    • "Neuronale Netze und Fuzzy Control-Systeme" Ein Verzeichnis aller Applets zur Illustration der unter "Allgemeine Einführungen" aufgeführten Einführung. Stand: März 2004
    • Java-Applet-Demonstrationsprogramme von Studierenden Dieser Bereich umfasst folgende, im Rahmen eines Projektes zu neuen Medien in der Lehre entstandene sechs Java-Applets: Neurorocket, Mustererkennung, Kurvenfahrt eines Autos, Handschrifterkennung, Fingerabdruckscanner sowie die Regelung einer Wippe mittels Kohonennetz. Stand: SS 1998
    • Diplomarbeiten Hier sind mehrere Diplomarbeiten zugänglich, von denen mehrere ein interaktives Applet umfassen. Bei anderen sind Demonstrationsvideos, z.B. von Roboterbewegungen, enthalten. Stand: 1996 - 2005
  • Eidgenössische Technische Hochschule Lausanne, Laboratorium für Computational Neuroscience, "Neural Java: Neural Networks Tutorial with Java Applets": Auf dieser englischsprachigen Seite finden Sie zahlreiche Animationen/Applets, die verschiedenste Bereiche rund um neuronale Netze visualisieren. Stand: 6. Oktober 2000
  • Universität Bonn, Institut für Informatik, Abteilung Neuroinformatik, Java-Applets von Studierenden: An dieser Stelle werden verschiedene, sehr interessante Java-Applets zu folgenden Themenbereichen bereitgestellt: Perceptron / Multi-Layer-Perceptron, Reinforcement Learning, Radiale-Basis-Funktionen-Netze (RBF-Netze), Self Organizing Maps (SOM) / Multi-SOM, Hopfield-Netze sowie Evolutionäre Algorithmen. Stand: keine Angabe
  • Akio Utsugi, "Artificial Neural Network Lab on the Web": Diese englischsprachige Internetadresse bietet Applets zu den Themengebieten kompetitives Lernen, Backpropagation, Constraint Satisfaction and Optimization, künstliches Leben, simulierte Abkühlung, zelluläre Automaten, bayessche Netzwerke, Turingmaschine und vielen anderen Gebieten mehr. Leider finden sich viele "tote" Links auf diese Seite, die aber glücklicherweise größtenteils entsprechend gekennzeichnet wurden. Stand: 15. Juli 2004
  • Computation and Neural Networks Laboratory, "Java Demonstration of Neural Net Concepts": Hier sind einige Java-Applets mit englischsprachigen Instruktionen zu finden, die z.B. die Konzepte Perzeptron-Lernregel, PCA, kompetitives Lernen und Backpropagation darstellen (im Wesentlichen funktionieren nur die Applets, die auf der Seite selbst gehostet sind, die Links auf andere Seiten sind fast alle tot!). Stand: 1996-1998
  • Laboratory for Computational Intelligence, University of British Columbia, Backpropagation-Applet: Das hier zur Verfügung gestellte Applet zur Veranschaulichung der Funktionsweise von mit Backpropagation trainierten Netzen besticht durch seine ansprechende Aufmachung, die eingängige Bedienung und den großen Funktionsumfang (u.a. kann man Netzarchitektur und Trainingsdatensätze komplett selbst erstellen). Beispielarchitekturen- und Datensätze sind ebenfalls vorhanden. Darüber hinaus werden die Funktionen nicht nur durch einen Hilfe- / Tutorialtext, sondern auch anhand von Videotutorials erläutert. Sehr empfehlenswert! Stand: keine Angabe
  • Jason Tiscione, "OCHRE" (Optical Character Recognition) - Applet: Das Applet simuliert ein mehrschichtiges, mit Backpropagation trainiertes Perzeptron zur Klassifikation von visuell präsentierten Ziffern. Als Parameter sind nur die Anzahl der Hidden- und Input-Neuronen veränderbar, dafür ist das Applet optisch ansprechend gestaltet und es lassen sich eigene Trainings- und Testinputs erstellen. Stand: keine Angabe
  • Abteilung Systembiophysik, Institut für Neuroinformatik, Universität Bochum, "DemoGNG": Dieses Applet illustriert verschiedene Varianten kompetitiven Lernens, z.B. selbstorganisierendes Lernen, kompetitives Hebb'sches Lernen oder neuronales Gas. Es lassen sich zahlreiche Parameter selbst einstellen, für deren Verständnis ohne Vorkenntnisse allerdings die Konsultation des zur Verfügung gestellten Manuals notwendig ist. Auch eine Erläuterung der dargestellten Lernmethoden ist vorhanden. Stand: 19. Oktober 1998
  • Kriangsiri Malasri, verschiedene Java-Applets: Hier sind fünf einfach gehaltene Applets zugänglich, die die folgenden Konzepte illustrieren: einschichtiges Perzeptron, Deltaregel, Hopfield-Netz, bidirektionaler assoziativer Speicher, kumulativer Selektionsprozess. Stand: August 2001