Walde janette (15 resultados)

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Condición: New. Series: Wirtschaftswissenschaften. Num Pages: black & white illustrations, colour illustrations, black & white tables, bibliography. BIC Classification: KCHS; KJMV3. Category: (G) General (US: Trade). Dimension: 210 x 148 x 10. Weight in Grams: 222. . 2005. Paperback / so. . . . .

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Condición: New. Series: Wirtschaftswissenschaften. Num Pages: black & white illustrations, colour illustrations, black & white tables, bibliography. BIC Classification: KCHS; KJMV3. Category: (G) General (US: Trade). Dimension: 210 x 148 x 10. Weight in Grams: 222. . 2005. Paperback / so. . . . . Books ship from the US and Ireland. …

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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - 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.…

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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Dr. Janette F. Walde ist Universitaetsassistentin am Institut fuer Statistik der Fakultaet fuer Sozial- und Wirtschaftswissenschaft der Universitaet Innsbruck. Mit dem Ziel, die zahlreichen Freiheitsgrade bei der Ausgestaltung von Kuenstlichen Neu.…

Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Deutscher Universitätsvlg, Abraham-Lincoln-Str. 46, 65189 Wiesbaden 180 pp. Deutsch.…

Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 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.…