Das Layout-Buch PDF

Unterseite hier, nicht auf die Dateien an sich. Die Originalversion ist zweispaltig im gewohnten Layout und Design. Zusätzlich das Layout-Buch PDF Kopfzeilen, Fußzeilen und Randbemerkungen entfernt.


Författare: Gavin Ambrose.

Ausgehend von theoretischen Grundlagen und der sich wandelnden ästhetische Auffassung von Layouts zeigen die Autoren die Einflüsse des Layout Designs auf die Kunst, das Produktdesign und die Architektur auf. Mit zahlreichen exzellenten Beispielen bebildert und anschaulich geschildert beleuchten sie alle Aspekte, die für den Designer relevant sind. Ein Band, der sich an Studierende der Bereiche Grafikdesign, Fotografie, Neue Medien, Industrie- und Produktdesign richtet, aber ebenso aufschlussreich für die alten Hasen der Kreativbranche ist.

Anders als für die Originalversion sieht mein Release-Workflow aber keine zusätzliche typographische und Designoptimierung für sie vor. Das ist nämlich der einzige Schritt, den ich nicht automatisieren kann und der, wenn man es ordentlich machen will, auch etwas Zeit kostet. Dieses Manuskript hat durch seine Leser schon sehr viel an Nutzen gewonnen, wie auch an den vielen Helfernamen im Vorwort ersichtlich ist. Wenn ihr mir Feedback zum Script gebt, seid sicher, dass ich mich freue, und es auf die eine oder andere Weise in die jeweils nächste Edition mit einfließt. Trotzdem ist es wichtig festzustellen, dass das Script im Entstehen begriffen ist und auch noch einige Gliederungsprinzipien umgestellt werden. Auf der Englischen Version dieser Seite steht die entsprechende englische Referenz.

Bitte referenziert immer unter angabe der URL, da sie bis jetzt das einzige wirkliche Identifikationsmittel des Manuskripts ist. Den Editionsnamen habe ich aus beiden Referenzen absichtlich weggelassen, da er sich hin und wieder ändert und Google Scholar und Citeseer damit Probleme haben. Auch hier gibt es wieder die englische Version auf der englischen Übersetzung dieser Seite. Implementierungsfragen und SNIPE: Seit der Entstehung des Scriptes ist in Form von SNIPE ein hochleistungsfähiges Framework Neuronaler Netze entstanden. Kapitel geschrieben werden, wie man Neuronale Netze evolviert, also mit inklusive Topologie und Gewichtswerten einfach evolutionär wachsen lässt, was natürlich auch mit rekurrenten Netzen funktioniert. Daten am besten aufbereitet, sowie weitere Praxistipps speziell zu MLPs mit zugehörigen Referenzen.

Kleinere Sachen: Ein Kurzabschnitt über Resilient Propagation und einige Algorithmen mehr würden sich in Kapitel 5 gut machen. Das Kapitel über rekurrente Multilayerperceptronartige Netze soll sinnvoll vertieft und vergrößert werden. Prinzipiell nenne ich im Manuskript einige Sachverhalte, die noch referenziert werden müssen. Ein kleines Kapitel über Echo-State-Networks wäre nett. Allerdings nicht soviel, wie schon getan wurde.

Definitiv aber wird das nicht in einem einzigen Release passieren. Versionsinformationen von Delta-Version und früher finden sich direkt unter den Überschriften. Die Newsmeldungen zu alten Versionen habe ich mittlerweile entfernt. Was sind Neuronale Netze und was steht im Script? Neuronale Netze sind ein von der Natur inspirierter Mechanismus, der es Computern ermöglicht, ähnlich wie ein Gehirn zu lernen – der Computer kann so, wenn er die Lösung für ein Problem kennt, korrekte Lösungen für ähnliche Probleme finden und vieles mehr. Das Script gliedert sich in verschiedene Teile, welche sich wiederum in Kapitel gliedern. Entweder, in dem man ein starres Progamm schreibt – oder, indem man ihm das Lernen ermöglicht.

Lebende Wesen haben keinen Programmierer, der ihnen ein Programm für ihre Fähigkeiten schreibt, welches nur ausgeführt werden muss. Wie funktioniert ein System von Neuronen? Wie kann man dessen Funktionalität erfassen? Wozu sind verschieden große Mengen von Neuronen imstande?

Ein kleiner Überblick über die große Komplexität einfacher Bausteine Neuronaler Informationsverarbeitung – und deren Vereinfacherung, um sie technisch adaptieren zu können. Erste Beschreibungen, wie man diese Bestandteile zu einem Neuronalen Netz zusammensetzen kann. Lässt man sie gar ganz alleine ohne Hilfe lernen? Gedanken darüber, was wir während des Lernvorganges überhaupt verändern möchten, wie wir es verändern, über Fehlermessung und wann wir mit den Lernen fertig sind. Wenn von einem Neuronalen Netz gesprochen wird, ist meistens ein Perceptron oder eine Variation davon gemeint.

Perceptrons sind mehrschichtige Netze ohne Rückkopplung, mit festen Eingabe- und Ausgabeschichten. Beschreibung des Perceptrons, seiner Grenzen und seiner Erweiterungen, welche die Grenzen umgehen sollen. Beschreibung ihrer Funktion und ihres Lernvorganges, Gegenüberstellung mit Multilayerperceptrons. Ansätze des Lernens mit derartigen Netzen, Skizzierung ihrer Dynamik. Wir kopieren diesen Mechanismus der Natur, um verrauschte Eingaben zu ihren richtigen Vorbildern zu korrigieren. Ist dies geschafft, so ist eine einfache Zuordnung bis dato unbekannter Vektoren in eine dieser Klassen möglich.

Funktion, Lernverfahren, Variationen und Neuronales Gas. In der statistischen Clusteranalyse wird die Gruppenbildung innerhalb von Punktwolken untersucht. Vorstellung einiger Verfahren, Vergleich ihrer Vor- und Nachteile. Betrachten wir ein Lernparadigma, welches zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen anzusiedeln ist. Eintrag vom 2007-03-01 von David Kriesel. Comments Aufgrund von Caching kann es bis zu zwei Minuten dauern, bis ein Kommentar erscheint!

Da ich gerade ziemlich viel Spam bekomme, und es sich dabei um manuellen Spam handelt, ist die Kommentarfunktion mal ein paar Tage abgeschaltet. Just wanted to share my appreciation for the effort you put into compiling such a great book. It has been a wondering resource for understanding the development of Neural Networks and I particularly enjoyed reading the section of the biological motivation. Hi hat nichts mit dem buch zu tun.

Aber wollte mal was posten wegen der Xerox sache oh man! Es gefällt mir gut und es tut was es soll. Der Zellkern ist der Nucleus und der Zellkörper ist das Soma. Die Kumulation elektrischer Signale kann zudem kaum im Zellkern stattfinden.

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