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Ergebnisse der empirischen Untersuchung der Risikoprognosefähigkeit künstlicher neuronaler Netze

  • Markus Rauscher
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Part of the „Versicherung und Risikoforschung“ book series (VUR, volume 47)

Zusammenfassung

Zunächst soll in Tabelle 4 ein Überblick über Anpassung der KNN gegeben werden.565 Dazu wurden die Ergebnisse absteigend nach R2 sortiert und die jeweils zehn besten und schlechtesten von insgesamt 243 dargestellt. Auffallend ist die durchgehende Belegung der ersten Plätze durch den Lernalgorithmus Rprop und der letzten Plätze durch BackpropMomentum. Im Gegensatz dazu war das bessere Abschneiden von Netzen mit tendenziell mehr Zellen zu erwarten. Hier wird sich später herausstellen, ob es sich dabei um ein Überlernen handelt oder ob diese Netze auch die Fähigkeit zur Generallisierung behalten haben.

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© Deutscher Universitäts-Verlag GmbH, Wiesbaden 2004

Authors and Affiliations

  • Markus Rauscher

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