9780198538646 - bishop:neural networks for pattern recognition paper (advanced texts in econometrics (paperback)) von bishop, christopher m. (30 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: new. Paperback. This book provides the first comprehensive treatment of feed-forward neural networks from the perspective of statistical pattern recognition. After introducing the basic concepts of pattern recognition, the book describes techniques for modelling probability density functions, and discusses th…e properties and relative merits of the multi-layer perceptron and radial basis function network models. It also motivates the use of various forms of error functions, andreviews the principal algorithms for error function minimization. As well as providing a detailed discussion of learning and generalization in neural networks, the book also covers the important topicsof data processing, feature extraction, and prior knowledge. The book concludes with an extensive treatment of Bayesian techniques and their applications to neural networks. This book is the first to provide a comprehensive account of neural networks from a statistical perspective. Its emphasis is on pattern recognition, which currently represents the area of greatest applicability for neural networks. By focusing on pattern recognition, the book provides a much more extensive treatment of many topics than is available in earlier books. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Paperback. Zustand: new. Paperback. This book provides the first comprehensive treatment of feed-forward neural networks from the perspective of statistical pattern recognition. After introducing the basic concepts of pattern recognition, the book describes techniques for modelling probability density functions, and discusses th…e properties and relative merits of the multi-layer perceptron and radial basis function network models. It also motivates the use of various forms of error functions, andreviews the principal algorithms for error function minimization. As well as providing a detailed discussion of learning and generalization in neural networks, the book also covers the important topicsof data processing, feature extraction, and prior knowledge. The book concludes with an extensive treatment of Bayesian techniques and their applications to neural networks. This book is the first to provide a comprehensive account of neural networks from a statistical perspective. Its emphasis is on pattern recognition, which currently represents the area of greatest applicability for neural networks. By focusing on pattern recognition, the book provides a much more extensive treatment of many topics than is available in earlier books. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
