Neuronale Netze (shortcuts 147)
| Autor | Wolfgang Ziegler |
| 7667129305 | |
| Idioma | Germany - English |
| Terminal correspondiente | Android|iPhone|iPad|PC |
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Neuronale Netze (shortcuts 147) Posted On : Oct 11, 2019 Published By : Wolfgang Ziegler Neuronale Netze shortcuts Unser menschliches Gehirn lernt aus Erfahrungen die uns widerfahren Schon seit Langem ist es der Wunsch einiger Informatiker diesen Prozess knstlich nachzuahmen Neuronale Netze kommen dabei dem Gehi
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Mitteilungen der VÖB 66 (2013) Nr. 1 147 Prinzip in einer Umzingelung gegnerischer Steine besteht, resistent gegen eine etwai-ge Programmierung zu sein (Brown, D., Dowsey, S. 1979). Die Stellungen sind nur dem menschlichen Auge verständlich, die Anzahl möglicher Setzungen von Steinen
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Neuronale Netze kommen dabei dem Gehirn und seinen Nervenzellen am nächsten. Der shortcut widmet sich zuerst einfachen neuronalen Netzen und dem Perzeptron-Modell einer künstlichen Nervenzelle. Anschließend zeigt er, wie mehrschichtige neuronale Netze arbeiten und dadurch ihre Stärke ausspielen.
„Neuronale Netze sind extrem fehlertolerant. Sie liefern auch dann noch sinnvolle Ergebnisse, wenn Zellen teilweise ausfallen oder ein Teil der Verknüpfungen verändert wurde. Mit Graceful Degeneration bezeichnet man die Eigenschaft neuronaler Systeme, bei Ausfall von Zellen oder Verbindungen nicht sofort zu versagen, sondern mit zunehmender Beschädigung erst nach und nach ihre ...
Rauscher, M.: Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten am Beispiel deutscher Lebensversicherungsunternehmen, Schriftenreihe Versicherung und Risikoforschung, Band 47, Wiesbaden 2004.
Neuronale Netze eignen sich dafür besonders gut, weil sie dem Vorbild des menschlichen Gehirns und dessen Neuronen (Nervenzellen) rein schematisch am ehesten entsprechen. Forschungen haben gezeigt, dass neuronale Netze in der Lage sind zu lernen und KI-Aufgaben mit einer sehr geringen Fehlerquote ausführen können, beispielsweise die Erkennung von Objekten in Bildern.
Dort wird der Versuch dargestellt, mit Hilfe Neuronaler Netze die Black-Scholes-Formel anhand von Optionspreisen und weiteren relevanten Einflußfaktoren zu erlernen. Es zeigte sich in dieser Untersuchung, daß das Netzwerk erfolgreich zum „pricing and delta-hedging of the S& P 500 futures options“ verwandt werden konnte.
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