Obiekt
Tytuł: Analiza porównawcza samouczących się sieci neuronowych typu SOM i GNG w poszukiwaniu reguł asocjacyjnych
Tytuł odmienny:
A Comparative Analysis of Self-Learning SOM and GNG Neural Networks in Search of Association Rules
Autor:
Opis:
Abstrakt:
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Miejsce wydania:
Data wydania:
Typ zasobu:
Identyfikator zasobu:
Język:
Powiązania:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2011; Nr 176 ; Taksonomia 18 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)
Prawa dostępu:
Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku
Lokalizacja oryginału:
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Źródło finansowania:
Tytuł publikacji grupowej:
Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:
- Dolnośląska Biblioteka Cyfrowa > Uczestnicy Konsorcjum > 04. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu > Czasopisma wydawane przez Wydawnictwo UEW > Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics
- Dolnośląska Biblioteka Cyfrowa > Zasoby > 2. Czasopisma > Czasopisma współczesne
Data ostatniej modyfikacji:
27 lut 2023
Data dodania obiektu:
23 gru 2022
Liczba wyświetleń treści obiektu:
25
Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:
https://dlibra.kdm.wcss.pl/publication/157036
Wyświetl opis w formacie RDF:
Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:
| Nazwa wydania | Data |
|---|---|
| Analiza porównawcza samouczących się sieci neuronowych typu SOM i GNG w poszukiwaniu reguł asocjacyjnych | 27 lut 2023 |
Podobne
Migdał-Najman, Kamila
Migdał-Najman, Kamila
Migdał-Najman, Kamila Najman, Krzysztof
Migdał-Najman, Kamila Najman, Krzysztof
Najman, Krzysztof
Migdał-Najman, Kamila
Migdał-Najman, Kamila
