red neuronal artificial aplicada di picón viana (4 risultati)

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -En este trabajo se aplicó un modelo predictivo de clasificación basado en Redes Neuronales Artificiales (RNA) Perceptrón Multicapa (MLP) asociadas al algoritmo de aprendizaje backpropagation, con el propósito de estimar las características o ¿síntomas¿ que presenta un país catalogado como más o menos corrupto; se compararon los resultados con los obtenidos por otros modelos similares en aplicación pero basados en características paramétricas convencionales y se contrastaron a su vez con los resultados teóricos esperados de acuerdo a estudios previos sobre los determinantes de la corrupción internacional. El Perceptrón Multicapa (MLP) obtuvo excelentes resultados en cuanto al poder de clasificación y estimación de las relaciones funcionales con respecto a otros modelos convencionales y los planteamientos teóricos.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 72 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -En este trabajo se aplicó un modelo predictivo de clasificación basado en Redes Neuronales Artificiales (RNA) Perceptrón Multicapa (MLP) asociadas al algoritmo de aprendizaje backpropagation, con el propósito de estimar las características o síntomas que presenta un país catalogado como más o menos corrupto; se compararon los resultados con los obtenidos por otros modelos similares en aplicación pero basados en características paramétricas convencionales y se contrastaron a su vez con los resultados teóricos esperados de acuerdo a estudios previos sobre los determinantes de la corrupción internacional. El Perceptrón Multicapa (MLP) obtuvo excelentes resultados en cuanto al poder de clasificación y estimación de las relaciones funcionales con respecto a otros modelos convencionales y los planteamientos teóricos. 72 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - En este trabajo se aplicó un modelo predictivo de clasificación basado en Redes Neuronales Artificiales (RNA) Perceptrón Multicapa (MLP) asociadas al algoritmo de aprendizaje backpropagation, con el propósito de estimar las características o síntomas que presenta un país catalogado como más o menos corrupto; se compararon los resultados con los obtenidos por otros modelos similares en aplicación pero basados en características paramétricas convencionales y se contrastaron a su vez con los resultados teóricos esperados de acuerdo a estudios previos sobre los determinantes de la corrupción internacional. El Perceptrón Multicapa (MLP) obtuvo excelentes resultados en cuanto al poder de clasificación y estimación de las relaciones funcionales con respecto a otros modelos convencionales y los planteamientos teóricos.