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Functional Networks with Applications: A Neural-Based Paradigm (The Springer International Series in Engineering and Computer Science)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Functional Networks With Applications : A Neural-Based Paradigm
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Functional Networks with Applications: A Neural-Based Paradigm (The Springer International Series in Engineering and Computer Science, 473)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Functional Networks with Applications: A Neural-Based Paradigm (The Springer International Series in Engineering and Computer Science)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Functional Networks with Applications: A Neural-Based Paradigm (The Springer International Series in Engineering and Computer Science, 473)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Functional Networks With Applications : A Neural-Based Paradigm
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Functional Networks with Applications: A Neural-Based Paradigm (The Springer International Series in Engineering and Computer Science)
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Functional Networks with Applications: A Neural-Based Paradigm (The Springer International Series in Engineering and Computer Science)
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Functional Networks with Applications | A Neural-Based Paradigm | Enrique Castillo (u. a.) | Taschenbuch | xi | Englisch | 2013 | Springer | EAN 9781461375623 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Functional Networks with Applications : A Neural-Based Paradigm
Verlag: Springer US, Springer New York, 2013
ISBN 10: 1461375622 ISBN 13: 9781461375623
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Artificial neural networks have been recognized as a powerful tool to learn and reproduce systems in various fields of applications. Neural net works are inspired by the brain behavior and consist of one or several layers of neurons, or computing units, connected by links. Each artificial neuron receives an input value from the input layer or the neurons in the previ ous layer. Then it computes a scalar output from a linear combination of the received inputs using a given scalar function (the activation function), which is assumed the same for all neurons. One of the main properties of neural networks is their ability to learn from data. There are two types of learning: structural and parametric. Structural learning consists of learning the topology of the network, that is, the number of layers, the number of neurons in each layer, and what neurons are connected. This process is done by trial and error until a good fit to the data is obtained. Parametric learning consists of learning the weight values for a given topology of the network. Since the neural functions are given, this learning process is achieved by estimating the connection weights based on the given information. To this aim, an error function is minimized using several well known learning methods, such as the backpropagation algorithm. Unfortunately, for these methods: (a) The function resulting from the learning process has no physical or engineering interpretation. Thus, neural networks are seen as black boxes.
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Functional Networks with Applications : A Neural-Based Paradigm
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Artificial neural networks have been recognized as a powerful tool to learn and reproduce systems in various fields of applications. Neural net works are inspired by the brain behavior and consist of one or several layers of neurons, or computing units, connected by links. Each artificial neuron receives an input value from the input layer or the neurons in the previ ous layer. Then it computes a scalar output from a linear combination of the received inputs using a given scalar function (the activation function), which is assumed the same for all neurons. One of the main properties of neural networks is their ability to learn from data. There are two types of learning: structural and parametric. Structural learning consists of learning the topology of the network, that is, the number of layers, the number of neurons in each layer, and what neurons are connected. This process is done by trial and error until a good fit to the data is obtained. Parametric learning consists of learning the weight values for a given topology of the network. Since the neural functions are given, this learning process is achieved by estimating the connection weights based on the given information. To this aim, an error function is minimized using several well known learning methods, such as the backpropagation algorithm. Unfortunately, for these methods: (a) The function resulting from the learning process has no physical or engineering interpretation. Thus, neural networks are seen as black boxes.
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Functional Networks With Applications : A Neural-Based Paradigm
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Functional Networks with Applications: A Neural-Based Paradigm (The Springer International Series in Engineering and Computer Science)
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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Functional Networks With Applications : A Neural-Based Paradigm
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Functional Networks with Applications: A Neural-Based Paradigm
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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