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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

14. Neuronale Netze

verfasst von : Marlis von der Hude

Erschienen in: Predictive Analytics und Data Mining

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Mit neuronalen Netzen können Modelle zur Prognose von qualitativen und quantitativen Werten erstellt werden. Die Modellierung orientiert sich an biologischen Vorgängen im Gehirn. Die Neuronen im Gehirn sind miteinander mehr oder weniger stark durch Synapsen verbunden. Ein Lernvorgang erfolgt, indem bestimmte Synapsen gestärkt werden. Dieses Konzept wird auf Datenprognosen übertragen. Die Stärke der Synapsen wird durch Gewichte beschrieben, die durch Optimierungsverfahren so bestimmt werden, dass die Fehlerrate bei Prognosen minimal wird. In diesem Buch wird ein kleiner Einstieg in die sehr umfangreiche Thematik gegeben. Es werden nur einfache neuronale Netze betrachtet.

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Metadaten
Titel
Neuronale Netze
verfasst von
Marlis von der Hude
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-30153-8_14