Leistungsoptimierung neuronaler Netze durch genetische Algorithmen: die Entwicklung praktikabler Ansätze und deren empirischer Test
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INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT
I EINFUEHRUNG
1 GEGENSTAND, AUFBAU UND ZIEL DIESER ARBEIT
2 CHANCEN UND RISIKEN NEURONALER NETZE
2 1 VORTEILE NEURONALER NETZE
2.1.1 BELIEBIGE DATENBASIERTE MODELLANSAETZE
2.1.2 GERINGE FORMALE KOMPLEXITAET
2.2 RISIKEN NEURONALER NETZE
3 -ABGRENZUNGEN
3.1 ABGRENZUNG DER VERWANDTEN NEURONALEN NETZE
3.2 ABGRENZUNG DER AUFGABENSTELLUNG^
4 GUETEMASSE BEI DICHOTOMEN ZIELGROESSEN
4.1 DIREKTMARKETING, DATABASE-MARKETING UND SCORINGMODELLE
4.2 PROBLEME BEI DER BEURTEILUNG VON SCORINGMODELLEN
4.3 UNGEEIGNETE GUETEKRITERIEN FUER NEURONALE NETZE
4.3.1 FEHLERQUADRATSUMME
4.3.2 ANTEIL KORREKT KLASSIFIZIERTER FAELLE
4.3.3 ANTEIL KORREKT KLASSIFIZIERTER FAELLE EINER AUSPRAEGUNG
4.4 GEEIGNETE GUETEKRITERIEN FUER NEURONALE NETZE
4.4.1 GUETEMASS G, BEI FIXEM CUT-OFF
4.4.2 GUETEMASS G2 BEI VORGABE EINES CUT-OFF INTERVALLS
4.4.3 GUETEMASS G,
4.4.4 BEISPIEL FUER DIE BERECHNUNG DES MASSES G,
5 UMFANG DER DATENBASIS
5.1 BREITE VON DATENBASEN
5.2 LAENGE VON DATENBASEN
5.3 METHODEN ZUR ERZEUGUNG VON DATENBASEN
5.3.1 DYNAMISCHE STIMULIERUNG
5.3.2 STATISCHE STIMULIERUNG
5.3.3 HYBRIDE STIMULIERUNG
5.3.31 MUSTERINFLATION
5.3.3.2 REALITY SIMULATION NOISE
5.3.4 STATISCH VARIABLE STIMULIERUNG
5.4 EXKURS: DIE NUMERISCHE KOMPLEXITAET
5.4.1 NUMERISCHE KOMPLEXITAET BEI DETERMINISTISCHER WAHL DER MESSPUNKTE
5.4.2 NUMERISCHE KOMPLEXITAET BEI ZUFAELLIGER WAHL DER MESSPUNKTE
5.4.3 SCHLUSSFOLGERUNGEN
5 5 ZUSAMMENFASSUNG
SEITE I
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN
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INHALTSVERZEICHNIS
II KONSTRUKTION NEURONALER NETZE
1 VORBEREITENDE DATENBEARBEITUNG
1.1 SPEZIFISCHE KODIERUNG DER SOLL-WERTE
1.1.1 KODIERUNGSRELEVANTE EIGERTSCHAFTEN DES GUETEKRITERIUMS
1.1.2 ALTERNATIVE PROGNOSESTRATEGIEN
1.1.2.1 AKQUISITIONSSTRATEGIE
1.1.2.2 ABLEHNUNGSSTRATEGIE
1.1.3 HYBRIDE SOLL-WERTKODIERUNG
1.2 GENERIERUNG VON INDIZES
1.2.1 EINFACHER INDEX
1.2.2 GEWICHTETER INDEX
1.2.3 VORTEILE DER INDIZIERUNG ~~
1.2.4 NACHTEILE DER INDIZIERUNG
1.3 NETZORIENTIERTE KODIERUNG DER EINGABEWERTE
1.4 ELIMINATION ERKENNBARER FEHLER
1.4.1 ELIMINATION VON AUSREISSERN
1.4.2 HAEUFIGE FEHLER
1.5 DEFINITION FEHLENDER WERTE
1.6 REIHENFOLGE DER VORBEREITENDEN DATENBEARBEITUNG
2 ZUR DIMENSIONIERUNG UND STRUKTURIERUNG DES
NETZES
2.1 SIMULTANE BESTIMMUNG DER NETZSTRUKTUR
2.2 'K-PRUNING
2 2.1 BERECHNUNG DES KONFUSIONSMASSES
2.2.2 ANWENDUNG DES KONFIISIONSMASSES ALS PRUNINGKRITERIUM
3 BESTIMMUNG DER GEWICHTE MITTELS DER
BACKPROPAGATIONSMETHODE
3.1 HERLEITUNG DER LERNREGEL
3.2 VOR UND NACHTEILE DES BACKPROPAGATIONSALGORITHMUS
3.2.1 VORTEILE
3.2.2 NACHTEILE
4 PARAMETRISIERUNG UND FORTBEWEGUNG IM SUCHRAUM
4.1 VORUEBERLEGUNGEN
4.2 DER BOLD-DRIVER ZUR PARAMETRISIERUNG DES BACKPROPAGATIONSALGORITHMUS
SEITE II
INHALTS VERZEICHNIS
5 ABSCHLIESSENDE BEMERKUNGEN ZU TEIL II
5.1 REPRODUKTIONSFAEHIGKEIT
5.2 GENERALISIERUNGSFAHIGKEIT
5.3 REPRODUKTION VERSUS GENERALISIERUNG
5 4 HINREICHENDE REPRODUKTION
5.5 DETERMINISMUS-DILEMMA
5.6 AUSWEGE AUS DEM DETERMINISMUS-DILEMMA
SEITE III |
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