Handbook neural information processing (31 Ergebnisse)
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Handbook on Neural Information Processing
Bianchini, Monica (EDT); Maggini, Marco (EDT); Jain, Lakhmi C. (EDT); Heskes, Tom (FRW)
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Handbook on Neural Information Processing
Bianchini, Monica (EDT); Maggini, Marco (EDT); Jain, Lakhmi C. (EDT)
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Bianchini, Monica (EDT); Maggini, Marco (EDT); Jain, Lakhmi C. (EDT)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Handbook on Neural Information Processing | Monica Bianchini (u. a.) | Taschenbuch | Intelligent Systems Reference Library | xx | Englisch | 2015 | Springer | EAN 9783642429897 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]spring…er[dot]com | Anbieter: preigu.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This handbook presents some of the most recent topics in neural information processing, covering both theoretical concepts and practical applications. The contributions include: Deep architectures Recurrent, recursive, and graph neural networks Cellular neu…ral networks Bayesian networks Approximation capabilities of neural networks Semi-supervised learning Statistical relational learning Kernel methods for structured data Multiple classifier systems Self organisation and modal learning Applications to content-based image retrieval, text mining in large document collections, and bioinformatics This book is thought particularly for graduate students, researchers and practitioners, willing to deepen their knowledge on more advanced connectionist models and related learning paradigms.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This handbook presents some of the most recent topics in neural information processing, covering both theoretical concepts and practical applications. The contributions include: Deep architectures Recurrent, recursive, and graph neural networks Cellu…lar neural networks Bayesian networks Approximation capabilities of neural networks Semi-supervised learning Statistical relational learning Kernel methods for structured data Multiple classifier systems Self organisation and modal learning Applications to content-based image retrieval, text mining in large document collections, and bioinformatics This book is thought particularly for graduate students, researchers and practitioners, willing to deepen their knowledge on more advanced connectionist models and related learning paradigms.
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Bianchini, Monica (Edited by)/ Maggini, Marco (Edited by)/ Jain, Lakhmi C. (Edited by)
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Bianchini, Monica (EDT); Maggini, Marco (EDT); Jain, Lakhmi C. (EDT)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This handbook presents some of the most recent topics in neural information processing, covering both theoretical concepts and practical applications. The contributions include: Deep architectures Recurrent, recursive, and graph neura…l networks Cellular neural networks Bayesian networks Approximation capabilities of neural networks Semi-supervised learning Statistical relational learning Kernel methods for structured data Multiple classifier systems Self organisation and modal learning Applications to content-based image retrieval, text mining in large document collections, and bioinformatics This book is thought particularly for graduate students, researchers and practitioners, willing to deepen their knowledge on more advanced connectionist models and related learning paradigms. 560 pp. Englisch.
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Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Contains the latest research in the area of neural information systems and their applicationsWritten by leading expertsState-of-the-Art of the bookThis handbook presents some of the most recent topics in neural informat…ion proces.
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This handbook presents some of the most recent topics in neural information processing, covering both theoretical concepts and practical applications. The contributions include: Deep architecturesRecurrent, recursive, and graph neural networksCe…llular neural networksBayesian networksApproximation capabilities of neural networksSemi-supervised learningStatistical relational learningKernel methods for structured dataMultiple classifier systemsSelf organisation and modal learningApplications to content-based image retrieval, text mining in large document collections, and bioinformaticsThis book is thought particularly for graduate students, researchers and practitioners, willing to deepen their knowledge on more advanced connectionist models and related learning paradigms.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 560 pp. Englisch.
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