Attributes | Values |
---|
rdf:type
| |
Description
| - Článek pojednává o nasazení neuronových systémů v ekononomických aplikacích. Neuronové sítě se většinou využívají v rozhodovacích procesech spojených s klasifikací a predikcí. V ekonomické praxi jsou tyto situace velmi časté. Neuronové sítě nám umožňují tuto problematiku, po vhodné optimalizaci, řešit jednoduše a efektivně. Právě toto je důvod, proč jsou vhodné pro řešení výše specifikovaných problémů. Pod pojmem neuronový systém, potažmo neuronová síť chápejme model skládající se z jednotlivých dílčích elementů-perceptronů. Výhodou neuronových sítí je schopnost učení a vybavování spolu s paralelismem ve zpracování. V článku je uvedeno využití vícevrstvé neuronové sítě při učení s %22učitelem%22 a samoučící se neuronové sítě. Toto je demonstrováno i na praktické ukázce.
- Článek pojednává o nasazení neuronových systémů v ekononomických aplikacích. Neuronové sítě se většinou využívají v rozhodovacích procesech spojených s klasifikací a predikcí. V ekonomické praxi jsou tyto situace velmi časté. Neuronové sítě nám umožňují tuto problematiku, po vhodné optimalizaci, řešit jednoduše a efektivně. Právě toto je důvod, proč jsou vhodné pro řešení výše specifikovaných problémů. Pod pojmem neuronový systém, potažmo neuronová síť chápejme model skládající se z jednotlivých dílčích elementů-perceptronů. Výhodou neuronových sítí je schopnost učení a vybavování spolu s paralelismem ve zpracování. V článku je uvedeno využití vícevrstvé neuronové sítě při učení s %22učitelem%22 a samoučící se neuronové sítě. Toto je demonstrováno i na praktické ukázce. (cs)
- The article is focused on application of neural systems in economic applications. Neural networks are mostly used in decision processes related to classification and prediction. In economic practice are these situations very frequent. Neural networks enable to solve these questions quickly and efficiently. That is why is their application suitable for solving problems. The term neural system or neural network refers to a model consisting of single elements -- perceptrons. The advantage of neural networks is their ability of learning and equipment together with parallelism in processing. In the article, utilization of multilayered neural network with supervised learning and self-learning, are compared and discussed. The findings are demonstrated practically. (en)
|
Title
| - Neuronové sítě v ekonomice
- Neural network in economics (en)
- Neuronové sítě v ekonomice (cs)
|
skos:prefLabel
| - Neuronové sítě v ekonomice
- Neural network in economics (en)
- Neuronové sítě v ekonomice (cs)
|
skos:notation
| - RIV/62156489:43110/08:00121702!RIV09-MSM-43110___
|
http://linked.open...avai/riv/aktivita
| |
http://linked.open...avai/riv/aktivity
| |
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
| |
http://linked.open...aciTvurceVysledku
| |
http://linked.open.../riv/druhVysledku
| |
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
| |
http://linked.open...titaPredkladatele
| |
http://linked.open...dnocenehoVysledku
| |
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
| - RIV/62156489:43110/08:00121702
|
http://linked.open...riv/jazykVysledku
| |
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
| - kohonen network; application; implementation; neural network; neuron (en)
|
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
| |
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
| |
http://linked.open...v/mistoKonaniAkce
| |
http://linked.open...i/riv/mistoVydani
| |
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
| - Firma a konkurenční prostředí 2008 - 3. část
|
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
| |
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
| |
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
| |
http://linked.open...UplatneniVysledku
| |
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
| - Konečný, Vladimír
- Trenz, Oldřich
|
http://linked.open...vavai/riv/typAkce
| |
http://linked.open.../riv/zahajeniAkce
| |
http://linked.open...n/vavai/riv/zamer
| |
number of pages
| |
http://purl.org/ne...btex#hasPublisher
| |
https://schema.org/isbn
| |
http://localhost/t...ganizacniJednotka
| |
is http://linked.open...avai/riv/vysledek
of | |