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Künstliche neuronale Netze und ihre Beziehungen zur Statistik
Gabriele Widmann

Künstliche neuronale Netze werden seit einigen Jahren auch in den Wirtschaftswissenschaften eingesetzt. Sie werden vorwiegen... Weiterlesen
Kartonierter Einband (Kt), 163 Seiten  Weitere Informationen
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77.00 CHF 61.60
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Beschreibung

Klappentext

Künstliche neuronale Netze werden seit einigen Jahren auch in den Wirtschaftswissenschaften eingesetzt. Sie werden vorwiegend als Instrumente zur Klassifikation und Prognose verwendet. In dieser Arbeit werden die vorwärtsgekoppelten sigmoiden Netze und radialen Basisfunktionsnetze aus der Sicht der Statistik betrachtet. Diese Netze sind dazu geeignet, nichtlineare Funktionen beliebig genau zu approximieren. Bei näherer Betrachtung weisen sie zudem eine enge Verwandtschaft zu bekannten statistischen Modellen auf. Damit können auch statistische Hypothesentests herangezogen werden, um die Suche nach «guten» Netzen systematisch zu gestalten. Außerdem werden Möglichkeiten einer Interpretation der Parameter in solchen Netzen behandelt.



Inhalt

Aus dem Inhalt: Grundlagen künstlicher neuronaler Netze - Lernverfahren zum Training - Beziehungen zu statistischen Modellen - Auwahl und Bewertung von neuronalen Netzen.

Produktinformationen

Titel: Künstliche neuronale Netze und ihre Beziehungen zur Statistik
Autor: Gabriele Widmann
EAN: 9783631376164
ISBN: 978-3-631-37616-4
Format: Kartonierter Einband (Kt)
Herausgeber: Lang, Peter GmbH
Genre: Betriebswirtschaft
Anzahl Seiten: 163
Gewicht: 251g
Größe: H208mm x B149mm x T12mm
Jahr: 2001

Filialverfügbarkeit

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