sonstige weiterführende Links
Software
- Visual-XSel 10.0:
Mit Hilfe von Visual-XSel 10.0 lassen sich nicht nur eigene Datensätze mittels neuronaler Netze bequem auswerten und
visualisieren, sondern es besteht auch die Möglichkeit andere statistische Verfahren (z. B. Regressionsanalyse/ANOVA) bei
der Datenauswertung einzusetzen. So kann das Programm z. T. diverse Statistikprogramme wie beispielsweise SPSS ersetzen und
bietet darüber hinaus mit neuronalen Netzen ein weiteres Auswertungsverfahren an. Auch Visualisierungen können sehr komfortabel
generiert werden, wobei hier die Funktionsvielfalt von Matlab nicht ganz erreicht wird. Im Gegensatz zu Matlab ist Visual-XSel
10.0 dafür jedoch deutlich benutzerfreundlicher. Das Programm stammt u. a. von Dipl.-Ing. (FH) Curt Ronniger und kann als
Demoversion kostenlos herunter geladen werden. Für Studenten ist die Vollversion gegen Vorlage einer aktuellen Immatrikulationsbescheinigung
(postalisch an das Unternehmen zu senden) kostenfrei! Stand: 2007
- MemBrain:
Der Neuronale-Netze-Simulator von Thomas Jetter zeichnet sich durch seine hohe Flexibilität aus. Mit dem Simulator lassen
sich sowohl kleinere exemplarische Beispiele von wenigen Units realisieren als auch größere Neuronennetze mit Hunderten von
Einheiten. Neben der umfangreichen Hilfefunktion steht Herr Jetter freundlicherweise auch via Email bei Fragen zu MemBrain
zur Verfügung. Die aktuelle Version unterstützt mehrere verschiedene Formen des Backpropagation-Lernalgorithmus sowie den
Winner-takes-all-Algorithmus für unüberwachtes Lernen. Insgesamt sehr zu empfehlen! Eine Einstiegshilfe in MemBrain finden
Sie hier. Stand: 22. Januar 2008
- Joone (Java Object Oriented Neural Engine):
Dieses kostenfrei herunterladbare, von Paolo Marrone und seinem Team entwickelte Programm zur Erstellung neuronaler
Netze hat u.a. folgende Features: Konstruktion von Feedforward- und rekurrenten Netzen, verschiedene überwachte (Standard-
und Resilient Backpropagation) und unüberwachte (SOM, PCA) Trainingsmechanismen, modulare Netzarchitekturen, Input- / Output-Schnittstellen
für verschiedene Datentypen (ASCII, Excel, Bilddateien...), die Möglichkeiten zur Integration eigener Skripte und zur Erweiterung
durch Plugins (z.B. zur Normalisierung des Inputs). Erstellung, Modifikation und Training des Netzes können über eine grafische
Benutzeroberfläche vorgenommen werden. Mit Hilfe des Programms wurden bspw. Netze zur Abschätzung des Aufwands für die Entwicklung
von Software, zur Steuerung einer Drum-Maschine und zur optischen Erkennung von Symbolen konstruiert. Stand: 18. Januer 2007
- JavaNNS (Java Neural Network Simulator):
Dieser ebenfalls frei herunterladbare Neuronale-Netze-Editor (von Prof. Andreas Zell und Team) ist der Nachfolger des
Stuttgarter Neuronale-Netze-Simulators und ermöglicht den Einsatz einer großen Zahl von Lernalgorithmen (z.B. Backpropagation
und Varianten, Cascade Correlation, Radiale Basisfunktion, ART, SOM, Hebb-Regel, Monte-Carlo-Training). Darüber hinaus stehen
mehrere Mechanismen zum "Trimmen" (Pruning) zu großer Netze, Werkzeuge zur Analyse des Outputs von Hidden- und Output-Units
und der Gewichte sowie genetische Algorithmen zur Optimierung der Netze zur Verfügung. Auch hier ist eine Bedienung über eine
grafische Benutzeroberfläche möglich. Stand: 2002
- F-I-S-C-H-E-R:
Mit F-I-S-C-H-E-R stellt Andreas Fischer ein Programm zur statistischen Datenauswertung zur Verfügung, welches sowohl
herkömmliche Verfahren der klassischen Statistik (z.B. lineare Regression, polynomiale Regression, ANOVA, t-Test, Chi²-Test)
als auch neuronale Netze (z.B. Generalized-Delta-Algorithm, Generalized-Hebbian-Algorithm) umfasst. Dabei wurde versucht,
für klassisch-statistische Verfahren und neuronale Algorithmen eine einheitliche Form der Handhabung und Ergebnispräsentation
zu schaffen. Dadurch soll es dem Anwender besonders leicht fallen, Ergebnisse aus beiden Bereichen zueinander in Beziehung
zu setzen und neuronale Netze zur statistischen Datenauswertung zu nutzen. Zusätzlich zu diversen neuronalen Netzen als Analysemethoden
steht mit der "Neuronale Netze Werkstatt" die Möglichkeit zur Verfügung, sich aus einem reichhaltigen Angebot aus Aktivitätsfunktionen,
Lernregeln, usw. ein eigenes neuronales Netz zu erstellen und alle Feineinstellungen selbst vorzunehmen. Darüber hinaus bietet
das Programm neben diversen Methoden der Datenbearbeitung, -transformation und -analyse Methoden zur Datenvisualisierung an
(Histogramme, Scatterplots, 3D-Scatterplots). Unterstützte Dateiformate zum Einlesen und Speichern von Datensätzen sind bisher
.csv, .txt und .xls. Das Programm wurde mit JAVA erstellt und ist hierdurch plattformunabhängig anwendbar. Stand: 13. August 2009
- SINN 2.1 (SImulator Neuronaler Netze Version 2.1):
SINN 2.1 wurde als Lehr- und Simulationssystem entwickelt, welches künstliche neuronale Netze simulieren, sie trainieren
und deren Eigenschaften darstellen kann. Die Software stellt anschaulich Anwendungen sowohl mit vorwärtsgekoppelten Netztypen,
wie auch mit rückgekoppelten Netzen, wie Hopfield- und Kohonen-Netzen zur Verfügung. Als Lernregeln wurden der Hebb-Algorithmus,
der Lernalgorithmus nach Krauth und Mézard, ein Lernalgorithmus zum Trainieren von Kohonen-Netzen und ein überarbeiteter Backpropagation-Algorithmus
implementiert. Stand: keine Angabe
Buchbesprechungen
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Andreas Stuhlmüller:
Der Autor liefert eine relativ aktuelle Buchbesprechung zu einführenden, deutschsprachigen Werken über neuronale Netze.
Dabei werden die genannten Bücher kritisch kommentiert. Auch die Homepage selbst ist von Interesse. Sie ist grafisch sehr
übersichtlich gestaltet und beschäftigt sich rund um das Thema Künstliche Intelligenz. Stand: 11. Dezember 2004
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Bernd Allmendinger:
Diese Internetadresse umfasst neben der (teilweise kommentierten) Vorstellung allgemeiner Einführungsbücher vornehmlich
anwendungsbezogene Bücher über neuronale Netze, insbesondere aus dem finanzwirtschaftlichen Bereich, aber auch aus den Bereichen
Sportwetten, Roulette sowie Statistik. Stand: keine Angabe
Nachschlagewerke
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Manfred Nölte, Glossar Neuronale Netze:
Dieses Glossar von Dr. Manfred Nölte enthält ca. 330 Begriffe zum Thema neuronale Netze sowie 14 Abbildungen und mehr
als 600 Querverweise. Es scheint weniger als Einstiegslektüre in die Thematik geeignet, sondern bietet sich vielmehr zum Nachschlagen
zentraler Begrifflichkeiten an. Stand: 27. Februar 1997
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Warren S. Sarle, "Neural Network FAQ":
Dieses extrem umfangreiche englischsprachige FAQ ist im Rahmen einer Usenet-Newsgroup zu neuronalen Netzen entstanden
und umfasst sieben Teile: Einführung, Lernen, Generalisierung, weiterführende Informationen (inkl. einer sehr ausführlichen
Liste von Büchern), frei zugängliche Software, kommerzielle Software, Hardware und Sonstiges. Zu beachten ist dass es sich
um ein reines Textdokument handelt. Stand: 14. Oktober 2002
Spezielle Themen
Interaktive Visualisierungen / Applets
