Handbook on Neural Information Processing
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg Apr 2013, 2013
- Hardcover
- Neu
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, DeutschlandBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This handbook presents some of the most recent topics in neural information processing, covering both theoretical concepts and practical applications. The contributions include: Deep architectures Recurrent, recursive, and graph neural networks Cellular neural networks Bayesian networks Approximation capabilities of neural networks Semi-supervised learning Statistical relational learning Kernel methods for structured data Multiple classifier systems Self organisation and modal learning Applications to content-based image retrieval, text mining in large document collections, and bioinformatics This book is thought particularly for graduate students, researchers and practitioners, willing to deepen their knowledge on more advanced connectionist models and related learning paradigms. 560 pp. Englisch.
Bestandsnummer des Verkäufers 9783642366567
- Titel
- Handbook on Neural Information Processing
- Autor
- Monica Bianchini
- Verlag
- Springer Berlin Heidelberg Apr 2013
- Erscheinungsjahr
- 2013
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3642366562
- ISBN-13
- 9783642366567
- Artikelgewicht
- 998 Gramm
- Abmessungen
- 241x160x35 mm
This handbook presents some of the most recent topics in neural information processing, covering both theoretical concepts and practical applications. The contributions include:
- Deep architectures
- Recurrent, recursive, and graph neural networks
- Cellular neural networks
- Bayesian networks
- Approximation capabilities of neural networks
- Semi-supervised learning
- Statistical relational learning
- Kernel methods for structured data
- Multiple classifier systems
- Self organisation and modal learning
- Applications to content-based image retrieval, text mining in large document collections, and bioinformatics
This book is thought particularly for graduate students, researchers and practitioners, willing to deepen their knowledge on more advanced connectionist models and related learning paradigms.
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This handbook presents some of the most recent topics in neural information processing, covering both theoretical concepts and practical applications. The contributions include:
Deep architectures
Recurrent, recursive, and graph neural networks
Cellular neural networks
Bayesian networks
Approximation capabilities of neural networks
Semi-supervised learning
Statistical relational learning
Kernel methods for structured data
Multiple classifier systems
Self organisation and modal learning
Applications to content-based image retrieval, text mining in large document collections, and bioinformatics
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