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About this book
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
Bibliographic Information
Book Title: Design Künstlicher Neuronaler Netze
Book Subtitle: Ein Leitfaden zur effizienten Handhabung mehrschichtiger Perzeptrone
Authors: Janette F. Walde
Series Title: Wirtschaftswissenschaften
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-81211-7
Publisher: Deutscher Universitätsverlag Wiesbaden
eBook Packages: Life Science and Basic Disciplines (German Language)
Copyright Information: Springer Fachmedien Wiesbaden 2005
Softcover ISBN: 978-3-8244-0842-9Published: 30 March 2005
eBook ISBN: 978-3-322-81211-7Published: 27 February 2015
Edition Number: 1
Number of Pages: XIX, 159
Number of Illustrations: 14 b/w illustrations, 2 illustrations in colour
Topics: Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance, IT in Business