Obiekt

Tytuł: Sieci neuronowe dla danych symbolicznych : perceptron wielowarstwowy

Title in english:

Neural Networks for Symbolic Data : Multilayer Perceptron

Creator:

Pełka, Marcin

Description:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2009; Nr 47, s. 223-230

Abstrakt:

The aim of this paper is to present and compare methods that allow to classify symbolic data with application of multilayer perceptron. In the article, basic terms of neural networks and transformation methods of symbolic interval-valued variables are presented. The article presents and compares in the empirical part simulation experiment results based on artificial data generated with application of cluster.Gen procedure from cluster.Sim package for R software. (original abstract)

Publisher:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Place of publication:

Wrocław

Date:

2009

Resource Type:

artykuł

Resource Identifier:

oai:dbc.wroc.pl:124214

Language:

pol

Relation:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2009; Nr 47 ; Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania ; Taksonomia 16

Rights:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Access Rights:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Location:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Coverage:

Dofinansowano z programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" Ministra Edukacji i Nauki (SONB/SP/546390/2022). Tytuł projektu: Upowszechnienie zawartości czasopisma Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

Oct 30, 2023

Data dodania obiektu:

Sep 26, 2023

Liczba wyświetleń treści obiektu:

257

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://dbc.wroc.pl/publication/162525

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Obiekty Podobne

×

Cytowanie

Styl cytowania:

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji