Künstliche neuronale Netze und ihre Beziehungen zur Statistik (Europäische Hochschulschriften - Reihe V)
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Von Händler/Antiquariat, Peter Lang Publishing.
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. Taschenbuch, Ausgabe: 1, Label: Lang, Peter Frankfurt, Lang, Peter Frankfurt, Produktgruppe: Book, Publiziert: 2001-03-13, Studio: Lang, Peter Frankfurt, Verkaufsrang: 7555872.

Von Händler/Antiquariat, Peter Lang Publishing Group [51840572], Bern, Switzerland.
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.

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Künstliche neuronale Netze und ihre Beziehungen zur Statistik, 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.

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Künstliche neuronale Netze und ihre Beziehungen zur Statistik, 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. Taschenbuch.

Von Händler/Antiquariat, Mosakowski & Stiasny GbR [51070922], Florstadt, Germany.
163 Seiten Exemplar aus einer wissenchaftlichen Bibliothek Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 550.