This book, by the authors of the Neural Network Toolbox for MATLAB, provides a clear and detailed coverage of fundamental neural network architectures and learning rules. In it, the authors emphasize a coherent presentation of the principal neural networks, methods for training them and their applications to practical problems.FeaturesExtensive coverage of training methods for both feedforward networks (including multilayer and radial basis networks) and recurrent networks. In addition to conjugate gradient and Levenberg-Marquardt variations of the backpropagation algorithm, the text also covers Bayesian regularization and early stopping, which ensure the generalization ability of trained networks.Associative and competitive networks, including feature maps and learning vector quantization, are explained with simple building blocks.A chapter of practical training tips for function approximation, pattern recognition, clustering and prediction, along with five chapters presenting detailed real-world case studies.Detailed examples and numerous solved problems. Slides and comprehensive demonstration software can be downloaded from https://github.com/NNDesignDeepLearning.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Martin T. Hagan (Ph.D. Electrical Engineering, University of Kansas) has taught and conducted research in the areas of control systems and signal processing for the last 35 years. For the last 25 years his research has focused on the use of neural networks for control, filtering and prediction. He is a Professor in the School of Electrical and Computer Engineering at Oklahoma State University and a co-author of the Neural Network Toolbox for MATLAB. Howard B. Demuth (Ph.D. Electrical Engineering, Stanford University) has twenty-three years of industrial experience, primarily at Los Alamos National Laboratory, where he helped design and build one of the world's first electronic computers, the "MANIAC." Demuth has fifteen years teaching experience as well. He is co-author of the Neural Network Toolbox for MATLAB and currently teaches a Neural Network course for the University of Colorado at Boulder. Mark Hudson Beale (B.S. Computer Engineering, University of Idaho) is a software engineer with a focus on artificial intelligence algorithms and software development technology. Mark is co-author of the Neural Network Toolbox for MATLAB and provides related consulting through his company, MHB Inc., located in Hayden, Idaho. Orlando De Jes�s (Ph.D. Electrical Engineering, Oklahoma State University) has twenty-four years of industrial experience, with AETI C.A. in Caracas, Venezuela, Halliburton in Carrollton, Texas and is currently working as Engineering Consultant in Frisco, Texas. Orlando’s dissertation was a basis for the dynamic network training algorithms in the Neural Network Toolbox for MATLAB.

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Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, erstatten wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschlie�lich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zus�tzlichen Kosten, die entstehen, wenn Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene g�nstigste Standardlieferung gew�hlt haben).

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Wir werden die R�ckerstattung unverz�glich und nicht sp�ter als 14 Tage nach dem Tag vornehmen, an dem wir �ber Ihre Entscheidung, diesen Vertrag zu widerrufen, informiert wurden.

F�r die R�ckerstattung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie f�r die urspr�ngliche Transaktion verwendet haben, es sei denn, Sie haben ausdr�cklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen aufgrund einer solchen R�ckerstattung Geb�hren berechnet.

Wir k�nnen die R�ckzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zur�ckerhalten haben oder Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zur�ckgesandt haben, je nachdem, was eher eintritt.

Sie m�ssen die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Bay State Book Company, North Smithfield, Rhode Island, U.S.A., zur�cksenden oder �bergeben. Die Frist ist eingehalten, wenn Sie die Ware vor Ablauf der Frist von 14 Tagen zur�cksenden. Sie m�ssen die direkten Kosten der R�cksendung der Waren tragen. Sie haften nur f�r einen etwaigen Wertverlust der Waren, der auf eine Behandlung zur�ckzuf�hren ist, die nicht zur Pr�fung der Art, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren erforderlich ist.

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