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  • × classification_ss:"QH 700 Wirtschaftswissenschaften / Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung / Ökonometrie (einschließlich Logit-, Probit- und Tobitmodellen, d. h. Modellen mit qualitativen und begrenzt abhängigen Variablen [limited dependent variables]) / Datenverarbeitung. Wirtschaftsinformatik / Kybernetik. Neuronale Netze"
  • × classification_ss:"ST 200 Informatik / Monographien / Vernetzung, verteilte Systeme / Allgemeines, Netzmanagement"
  1. Brause, R.: Neuronale Netze : eine Einführung in die Neuroinformatik (1991) 0.01
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    Abstract
    Dieses Buch gibt eine systematische Einführung in die Grundlagen der Neuroinformatik. Es beschreibt in einheitlicher Notation die wichtigsten neuronalen Modelle und gibt beispielhaft Anwendungen dazu. Auch die praktischen Fragen der Simulation dieser Modelle finden Beachtung.
    Classification
    ST 285 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Computer supported cooperative work (CSCW), Groupware
    QH 700 Wirtschaftswissenschaften / Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung / Ökonometrie (einschließlich Logit-, Probit- und Tobitmodellen, d. h. Modellen mit qualitativen und begrenzt abhängigen Variablen [limited dependent variables]) / Datenverarbeitung. Wirtschaftsinformatik / Kybernetik. Neuronale Netze
    RVK
    ST 285 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Computer supported cooperative work (CSCW), Groupware
    QH 700 Wirtschaftswissenschaften / Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung / Ökonometrie (einschließlich Logit-, Probit- und Tobitmodellen, d. h. Modellen mit qualitativen und begrenzt abhängigen Variablen [limited dependent variables]) / Datenverarbeitung. Wirtschaftsinformatik / Kybernetik. Neuronale Netze
    Series
    Leitfäden und Monographien der Informatik
  2. Rojas, R.: Theorie der neuronalen Netze : eine systematische Einführung (1993) 0.01
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    Abstract
    In diesem Buch werden theoretische Ansätze und Modelle, die in der Literatur verstreut sind, zu einer modellübergreifenden Theorie der künstlichen neuronalen Netze zusammengefügt. Mit ständigem Blick auf die Biologie wird - ausgehend von einfachsten Netzen - gezeigt, wie sich die Eigenschaften der Modelle verändern, wenn allgemeinere Berechnungselemente und Netztopologien eingeführt werden.õJedes Kapitel enthält Beispiele und ist ausführlich illustriert und durch bibliographische Anmerkungen abgerundet. Das Buch richtet sich an Leser, die sich einen Überblick verschaffen oder vorhandene Kenntnisse vertiefen wollen. Es ist als Grundlage für Neuroinformatikvorlesungen an deutschsprachigen Universitäten geeignet.
    Classification
    QH 700 Wirtschaftswissenschaften / Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung / Ökonometrie (einschließlich Logit-, Probit- und Tobitmodellen, d. h. Modellen mit qualitativen und begrenzt abhängigen Variablen [limited dependent variables]) / Datenverarbeitung. Wirtschaftsinformatik / Kybernetik. Neuronale Netze
    ST 285 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Computer supported cooperative work (CSCW), Groupware
    Footnote
    Rez. in: Knowledge organization 21(1994) no.1, S.42-43 (E. Oeser): "Therefore, over and beyond its intrinsic didactic function, this book can be recommended to all those seriously interested in the theoretical foundations of an information processing technology which has already succeeded in closing major gaps which conventional methods have so far been unable to fill"
    RVK
    QH 700 Wirtschaftswissenschaften / Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung / Ökonometrie (einschließlich Logit-, Probit- und Tobitmodellen, d. h. Modellen mit qualitativen und begrenzt abhängigen Variablen [limited dependent variables]) / Datenverarbeitung. Wirtschaftsinformatik / Kybernetik. Neuronale Netze
    ST 285 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Computer supported cooperative work (CSCW), Groupware