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``Lernverfahren in Feedforward Netzen'' Lernverfahren in neuronalen Netzen sind spezielle Optimierungsalgorithmen. Wir gehen auf Wechselwirkungen zwischen beiden Gebieten ein, insbesondere auf Konvergenzaussagen für Verfahren 1. Ordnung (Gradientenverfahren vs.\ Backpropagation) und auf die Struktur der Hesse-Matrix in Feedforward-Netzen, die für Verfahren 2. Ordnung von großer Wichtigkeit ist. |