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9780849394621 - Pattern Recognition with Neural Networks in C++ von Pandya, Abhijit S.; Macy, Robert B. (24 Ergebnisse)
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Pattern Recognition with Neural Networks in C++
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Pattern Recognition with Neural Networks in C++
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Zustand: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 432 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | The addition of artificial network computing to traditional pattern recognition has given rise to a new, different, and more powerful methodology that is presented in this practical guide to the application of artificial neural networks. The material covered in the book is accessible to working engineers with little or no explicit background in neural networks.
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Pattern Recognition With Neural Networks in C++
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Pattern Recognition with Neural Networks in C++
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In den WarenkorbZustand: New. A guide to the application of artificial neural networks. Through the book's presentation of underlying theory together with practical examples, readers should gain an understanding that should allow them to make well-informed design choices. Num Pages: 432 pages, 3 black & white tables. BIC Classification: UMX; UYQN; UYQP. Category: (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 234 x 156 x 23. Weight in Grams: 771. . 1995. 1st Edition. hardcover. . . . .
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Pattern Recognition with Neural Networks in C++
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Buch. Zustand: Neu. Pattern Recognition with Neural Networks in C++ | Abhijit S. Pandya | Buch | Englisch | 1995 | CRC Press | EAN 9780849394621 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Pattern Recognition with Neural Networks in C++
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Buch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The addition of artificial network computing to traditional pattern recognition has given rise to a new, different, and more powerful methodology that is presented in this practical guide to the application of artificial neural networks. The material covered in the book is accessible to working engineers with little or no explicit background in neural networks.
