Diamantaras (63 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Wiley & Sons, Incorporated, John 1996
Serie: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control, Buch 16 von 33. Buch 16 von 33 - Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: John Wiley & Sons 02/n /22 J 1996
Serie: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control, Buch 16 von 33. Buch 16 von 33 - Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Wiley-Interscience 1996
Serie: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control, Buch 16 von 33. Buch 16 von 33 - Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control
- Hardcover
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Hardcover. First Edition, First Printing. Large Octavo, vi, vii, viii, x, 292 pages. In Very Good condition. Bound in the publisher's light blue with green cloth bearing green and white lettering to the spine. Boards have very slight wear. Text block has very slight wear. Illustrated. First edition, first printing. NOTE: Shelved… in Locked Annex, Column CC. Oversized book(s). Additional postage necessary for international/expedited orders. Economy International unavailable due to size/weight restrictions. For international/expedited customers, please inquire for rates. 1412102. FP New Rockville Stock.
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Diamantaras, Dimitrios [author]; Cardamone, Emina I. . et al. [contributors]
- Hardcover
Anbieter: Second Story Books, ABAA, Rockville, MD, USASecond Story Books, ABAA
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Hardcover. Octavo, x, 292 pages. In Good plus condition. Spine is blue with black print. Boards in blue illustrated paper. Glue residue on rear from removed label. Illustrated: b&w tables. NOTE: Shelved in Netdesk Column G. 1378675. FP New Rockville Stock.
- Hardcover
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Artificial Neural Networks-ICANN 2010 : 20th International Conference, Thessaloniki, Greece, Septmeber 15-18, 2020, Proceedings, Part II
Diamantaras, Konstantinos (EDT); Duch, Wlodek (EDT); Iliadis, Lazaros S. (EDT)
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Artificial Neural Networks-ICANN 2010 : 20th International Conference, Thessaloniki, Greece, Septmeber 15-18, 2020, Proceedings, Part II
Diamantaras, Konstantinos (EDT); Duch, Wlodek (EDT); Iliadis, Lazaros S. (EDT)
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, Berlin 2010
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Paperback. Zustand: new. Paperback. th This volume is part of the three-volume proceedings of the 20 International Conference on Arti?cial Neural Networks (ICANN 2010) that was held in Th- saloniki, Greece during September 1518, 2010. ICANN is an annual meeting sponsored by the European Neural Network Society (ENNS) in cooperati…on with the International Neural Network So- ety (INNS) and the Japanese Neural Network Society (JNNS). This series of conferences has been held annually since 1991 in Europe, covering the ?eld of neurocomputing, learning systems and other related areas. As in the past 19 events, ICANN 2010 provided a distinguished, lively and interdisciplinary discussion forum for researches and scientists from around the globe. Ito?eredagoodchanceto discussthe latestadvancesofresearchandalso all the developments and applications in the area of Arti?cial Neural Networks (ANNs). ANNs provide an information processing structure inspired by biolo- cal nervous systems and they consist of a large number of highly interconnected processing elements (neurons). Each neuron is a simple processor with a limited computing capacity typically restricted to a rule for combining input signals (utilizing an activation function) in order to calculate the output one. Output signalsmaybesenttootherunitsalongconnectionsknownasweightsthatexcite or inhibit the signal being communicated. ANNs have the ability to learn by example (a large volume of cases) through several iterations without requiring a priori ?xed knowledge of the relationships between process parameters. th This volume is part of the three-volume proceedings of the 20 International Conference on Arti?cial Neural Networks (ICANN 2010) that was held in Th- saloniki, Greece during September 1518, 2010. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Sprache: Englisch
Verlag: Wiley-Interscience, Ny 1996
Serie: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control, Buch 16 von 33. Buch 16 von 33 - Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control
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Paperback or Softback. Zustand: New. Artificial Neural Networks - ICANN 2010: 20th International Conference, Thessaloniki, Greece, Septmeber 15-18, 2010, Proceedings, Part II. Book.
Artificial Neural Networks-ICANN 2010 : 20th International Conference, Thessaloniki, Greece, Septmeber 15-18, 2020, Proceedings, Part II
Diamantaras, Konstantinos (EDT); Duch, Wlodek (EDT); Iliadis, Lazaros S. (EDT)
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Artificial Neural Networks-ICANN 2010 : 20th International Conference, Thessaloniki, Greece, Septmeber 15-18, 2020, Proceedings, Part II
Diamantaras, Konstantinos (EDT); Duch, Wlodek (EDT); Iliadis, Lazaros S. (EDT)
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Sprache: Englisch
Verlag: Wiley, New York 1996
Serie: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control, Buch 16 von 33. Buch 16 von 33 - Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control
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24 cm. original hardcover. xii,256 pp. diagrams. bibliography. index. "Adaptive and Learning Systems for Signal Processing, Communications, and Control". -(owner's name, otherwise (very) good). 555g.
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Paperback. Zustand: Brand New. 543 pages. 9.00x6.00x1.25 inches. In Stock.
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Paperback. Zustand: Brand New. 2010 edition. 596 pages. 9.50x6.00x1.25 inches. In Stock.
- Hardcover
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Artificial Neural Networks - Icann 2010 : 20th International Conference, Thessaloniki, Greece, September 15-18, 2010, Proceedings, Part I
Diamantaras, Konstantinos (EDT); Duch, Wlodek (EDT); Iliadis, Lazaros S. (EDT)
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Zustand: New. Fast track conference proceedingUnique visibilityState-of-the-art researchth This volume is part of the three-volume proceedings of the 20 International Conference on Arti?cial Neural Networks (ICANN 2010) that was held in Th- salon.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - th This volume is part of the three-volume proceedings of the 20 International Conference on Arti cial Neural Networks (ICANN 2010) that was held in Th- saloniki, Greece during September 15-18, 2010. ICANN is an annual meeting sponsored by the Europe…an Neural Network Society (ENNS) in cooperation with the International Neural Network So- ety (INNS) and the Japanese Neural Network Society (JNNS). This series of conferences has been held annually since 1991 in Europe, covering the eld of neurocomputing, learning systems and other related areas. As in the past 19 events, ICANN 2010 provided a distinguished, lively and interdisciplinary discussion forum for researches and scientists from around the globe. Ito eredagoodchanceto discussthe latestadvancesofresearchandalso all the developments and applications in the area of Arti cial Neural Networks (ANNs). ANNs provide an information processing structure inspired by biolo- cal nervous systems and they consist of a large number of highly interconnected processing elements (neurons). Each neuron is a simple processor with a limited computing capacity typically restricted to a rule for combining input signals (utilizing an activation function) in order to calculate the output one. Output signalsmaybesenttootherunitsalongconnectionsknownasweightsthatexcite or inhibit the signal being communicated. ANNs have the ability 'to learn' by example (a large volume of cases) through several iterations without requiring a priori xed knowledge of the relationships between process parameters.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Artificial Neural Networks - ICANN 2010 | 20th International Conference, Thessaloniki, Greece, Septmeber 15-18, 2020, Proceedings, Part II | Konstantinos Diamantaras (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2010 | Springer | EAN 9783642158216 | Verantwortliche Person für die EU:…Lauinger, Sonia, Sonia Lauinger, Lauinger Verlag, Heinrich-Köhler-Platz 8, 76187 Karlsruhe, mail[at]lauinger-verlag[dot]de | Anbieter: preigu.
Artificial Neural Networks - Icann 2010 : 20th International Conference, Thessaloniki, Greece, September 15-18, 2010, Proceedings, Part I
Diamantaras, Konstantinos (EDT); Duch, Wlodek (EDT); Iliadis, Lazaros S. (EDT)
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Artificial Neural Networks - Icann 2010 : 20th International Conference, Thessaloniki, Greece, September 15-18, 2010, Proceedings, Part I
Diamantaras, Konstantinos (EDT); Duch, Wlodek (EDT); Iliadis, Lazaros S. (EDT)
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Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes KönigreichGreatBookPricesUK
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - th This volume is part of the three-volume proceedings of the 20 International Conference on Arti cial Neural Networks (ICANN 2010) that was held in Th- saloniki, Greece during September 15-18, 2010. ICANN is an annual meeting sponsored by the European Neural Network Society (ENNS) in coopera…tion with the International Neural Network So- ety (INNS) and the Japanese Neural Network Society (JNNS). This series of conferences has been held annually since 1991 in Europe, covering the eld of neurocomputing, learning systems and other related areas. As in the past 19 events, ICANN 2010 provided a distinguished, lively and interdisciplinary discussion forum for researches and scientists from around the globe. Ito eredagoodchanceto discussthe latestadvancesofresearchandalso all the developments and applications in the area of Arti cial Neural Networks (ANNs). ANNs provide an information processing structure inspired by biolo- cal nervous systems and they consist of a large number of highly interconnected processing elements (neurons). Each neuron is a simple processor with a limited computing capacity typically restricted to a rule for combining input signals (utilizing an activation function) in order to calculate the output one. Output signalsmaybesenttootherunitsalongconnectionsknownasweightsthatexcite or inhibit the signal being communicated. ANNs have the ability 'to learn' by example (a large volume of cases) through several iterations without requiring a priori xed knowledge of the relationships between process parameters.
Artificial Neural Networks - Icann 2010 : 20th International Conference, Thessaloniki, Greece, September 15-18, 2010, Proceedings, Part I
Diamantaras, Konstantinos (EDT); Duch, Wlodek (EDT); Iliadis, Lazaros S. (EDT)
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 560 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | th This volume is part of the three-volume proceedings of the 20 International Conference on Arti?cial Neural Networks (ICANN 2010) that was held in Th- saloniki, Greece during September 15¿18, 2010. ICANN is an annual meeting sponsored… by the European Neural Network Society (ENNS) in cooperation with the International Neural Network So- ety (INNS) and the Japanese Neural Network Society (JNNS). This series of conferences has been held annually since 1991 in Europe, covering the ?eld of neurocomputing, learning systems and other related areas. As in the past 19 events, ICANN 2010 provided a distinguished, lively and interdisciplinary discussion forum for researches and scientists from around the globe. Ito?eredagoodchanceto discussthe latestadvancesofresearchandalso all the developments and applications in the area of Arti?cial Neural Networks (ANNs). ANNs provide an information processing structure inspired by biolo- cal nervous systems and they consist of a large number of highly interconnected processing elements (neurons). Each neuron is a simple processor with a limited computing capacity typically restricted to a rule for combining input signals (utilizing an activation function) in order to calculate the output one. Output signalsmaybesenttootherunitsalongconnectionsknownasweightsthatexcite or inhibit the signal being communicated. ANNs have the ability ¿to learn¿ by example (a large volume of cases) through several iterations without requiring a priori ?xed knowledge of the relationships between process parameters.
