Design Künstlicher Neuronaler Netze: Ein Leitfaden zur effizienten Handhabung mehrschichtiger Perzeptrone (Wirtschaftswissenschaften) (German Edition)

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9783824408429: Design Künstlicher Neuronaler Netze: Ein Leitfaden zur effizienten Handhabung mehrschichtiger Perzeptrone (Wirtschaftswissenschaften) (German Edition)
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Mit dem Ziel, die zahlreichen Freiheitsgrade bei der Ausgestaltung von Künstlichen Neuronalen Netzen wissenschaftlich fundiert zu fixieren, untersucht Janette F. Walde die Stärken und Schwächen von mehrschichtigen Perzeptronen, die zu dieser Modellierungsklasse zählen. Sie vergleicht deren Performance mit der von klassischen Verfahren, identifiziert mit Hilfe von Sensitivitätsanalysen die wichtigen Inputvariablen und überprüft die aufgezeigten nichtlinearen Zusammenhänge auf ihre substanzwissenschaftliche Fundierung. Es wird deutlich, dass dem Vorteil der Künstlichen Neuronalen Netze, nämlich die kaum erforderliche Vorabspezifizierung des funktionalen Zusammenhangs, ein enormer Datenhunger gegenübersteht.

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From the Back Cover:

Künstliche Neuronale Netze (KNN) zählen methodisch zu den zentralen technischen Innovationen seit Mitte der 1980er Jahre. Sie tangieren viele Wissenschaftsbereiche und sind mit großen Erwartungen hinsichtlich Prognosefähigkeiten und Erkenntnisgewinn verbunden.

Mit dem Ziel, die zahlreichen Freiheitsgrade bei der Ausgestaltung der Modelle wissenschaftlich fundiert zu fixieren, untersucht Janette F. Walde die Stärken und Schwächen von mehrschichtigen Perzeptronen, die zur Modellierungsklasse der KNN zählen. Dafür steht neben künstlich generierten Datensätzen auch ein realer Datensatz mit vollständigen Informationen zu mehr als 185.000 Beobachtungseinheiten zur Verfügung. Die Autorin vergleicht die Performance der mehrschichtigen Perzeptrone mit der von klassischen Verfahren, identifiziert mit Hilfe von Sensitivitätsanalysen die wichtigen Inputvariablen und überprüft die aufgezeigten nichtlinearen Zusammenhänge auf ihre substanzwissenschaftliche Fundierung. Es wird deutlich, dass dem Vorteil der KNN, nämlich die kaum erforderliche Vorabspezifizierung des funktionalen Zusammenhangs, ein enormer Datenhunger gegenübersteht.

About the Author:

Dr. Janette F. Walde ist Universitätsassistentin am Institut für Statistik der Fakultät für Sozial- und Wirtschaftswissenschaft der Universität Innsbruck.

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Janette F. Walde (author)
Published by Deutscher Universitätsverlag 2005-03-30, Wiesbaden (2005)
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Janette F Walde
Published by Deutscher Universitatsverlag (2005)
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Janette F. Walde
Published by Deutscher Universitätsverlag (2005)
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JANETTE F. WALDE
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Janette F. Walde
Published by Deutscher Universitätsvlg Mrz 2005 (2005)
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Book Description Deutscher Universitätsvlg Mrz 2005, 2005. Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware - Künstliche Neuronale Netze (KNN) zählen methodisch zu den zentralen technischen Innovationen seit Mitte der 1980er Jahre. Sie tangieren viele Wissenschaftsbereiche und sind mit großen Erwartungen hinsichtlich Prognosefähigkeiten und Erkenntnisgewinn verbunden. Mit dem Ziel, die zahlreichen Freiheitsgrade bei der Ausgestaltung der Modelle wissenschaftlich fundiert zu fixieren, untersucht Janette F. Walde die Stärken und Schwächen von mehrschichtigen Perzeptronen, die zur Modellierungsklasse der KNN zählen. Dafür steht neben künstlich generierten Datensätzen auch ein realer Datensatz mit vollständigen Informationen zu mehr als 185.000 Beobachtungseinheiten zur Verfügung. Die Autorin vergleicht die Performance der mehrschichtigen Perzeptrone mit der von klassischen Verfahren, identifiziert mit Hilfe von Sensitivitätsanalysen die wichtigen Inputvariablen und überprüft die aufgezeigten nichtlinearen Zusammenhänge auf ihre substanzwissenschaftliche Fundierung. Es wird deutlich, dass dem Vorteil der KNN, nämlich die kaum erforderliche Vorabspezifizierung des funktionalen Zusammenhangs, ein enormer Datenhunger gegenübersteht. 159 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9783824408429

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Walde, Janette F.
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Janette F. Walde
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Book Description Deutscher Universitätsvlg Mrz 2005, 2005. Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware - Künstliche Neuronale Netze (KNN) zählen methodisch zu den zentralen technischen Innovationen seit Mitte der 1980er Jahre. Sie tangieren viele Wissenschaftsbereiche und sind mit großen Erwartungen hinsichtlich Prognosefähigkeiten und Erkenntnisgewinn verbunden. Mit dem Ziel, die zahlreichen Freiheitsgrade bei der Ausgestaltung der Modelle wissenschaftlich fundiert zu fixieren, untersucht Janette F. Walde die Stärken und Schwächen von mehrschichtigen Perzeptronen, die zur Modellierungsklasse der KNN zählen. Dafür steht neben künstlich generierten Datensätzen auch ein realer Datensatz mit vollständigen Informationen zu mehr als 185.000 Beobachtungseinheiten zur Verfügung. Die Autorin vergleicht die Performance der mehrschichtigen Perzeptrone mit der von klassischen Verfahren, identifiziert mit Hilfe von Sensitivitätsanalysen die wichtigen Inputvariablen und überprüft die aufgezeigten nichtlinearen Zusammenhänge auf ihre substanzwissenschaftliche Fundierung. Es wird deutlich, dass dem Vorteil der KNN, nämlich die kaum erforderliche Vorabspezifizierung des funktionalen Zusammenhangs, ein enormer Datenhunger gegenübersteht. 159 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9783824408429

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Janette F. Walde
Published by Deutscher Universitätsvlg Mrz 2005 (2005)
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Janette F. Walde
Published by Deutscher Universitatsverlag 2005-03-30 (2005)
ISBN 10: 3824408422 ISBN 13: 9783824408429
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Book Description Deutscher Universitatsverlag 2005-03-30, 2005. Condition: New. Brand new book, sourced directly from publisher. Dispatch time is 4-5 working days from our warehouse. Book will be sent in robust, secure packaging to ensure it reaches you securely. Seller Inventory # NU-LBR-01422241

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Janette F. Walde
Published by Deutscher Universitätsverlag
ISBN 10: 3824408422 ISBN 13: 9783824408429
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Book Description Deutscher Universitätsverlag. Paperback. Condition: New. 159 pages. Dimensions: 8.1in. x 5.8in. x 0.4in.Mit dem Ziel, die zahlreichen Freiheitsgrade bei der Ausgestaltung von Knstlichen Neuronalen Netzen wissenschaftlich fundiert zu fixieren, untersucht Janette F. Walde die Strken und Schwchen von mehrschichtigen Perzeptronen, die zu dieser Modellierungsklasse zhlen. Sie vergleicht deren Performance mit der von klassischen Verfahren, identifiziert mit Hilfe von Sensitivittsanalysen die wichtigen Inputvariablen und berprft die aufgezeigten nichtlinearen Zusammenhnge auf ihre substanzwissenschaftliche Fundierung. Es wird deutlich, dass dem Vorteil der Knstlichen Neuronalen Netze, nmlich die kaum erforderliche Vorabspezifizierung des funktionalen Zusammenhangs, ein enormer Datenhunger gegenbersteht. This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN. Paperback. Seller Inventory # 9783824408429

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