Unsupervised learning foundations neural (23 Ergebnisse)
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Unsupervised Learning & Map Formation Foundations of Neural Computations
Hinton, Geoffrey E. (Editor)/ Sejnowski, Terrence J. (Editor)
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Zustand: New. This volume on neural network learning algorithms, focuses on neural network learning algorithms that do not require an explicit teacher. These algorithms provide insights into the development of the cerebral cortex and implicit learning in humans. Editor(s): Hinton, Geoffrey E.; Sejnowski, Terrence J. Series: Comp…utational Neuroscience. Num Pages: 414 pages, Illustrations. BIC Classification: PSAN; UGK; UYA; UYQN. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 229 x 152 x 22. Weight in Grams: 544. . 1999. Illustrated. paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Zustand: New. This volume on neural network learning algorithms, focuses on neural network learning algorithms that do not require an explicit teacher. These algorithms provide insights into the development of the cerebral cortex and implicit learning in humans. Editor(s): Hinton, Geoffrey E.; Sejnowski, Terrence J. Series: Comp…utational Neuroscience. Num Pages: 414 pages, Illustrations. BIC Classification: PSAN; UGK; UYA; UYQN. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 229 x 152 x 22. Weight in Grams: 544. . 1999. Illustrated. paperback. . . . .
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Zustand: gut. Unsupervised Learning: Foundations of Neural Computation (Computational Neuroscience Series) In englischer Sprache. pages.
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Zustand: New. Print on Demand pp. 414.
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Zustand: New. Print on Demand pp. 414 First Edition.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Unsupervised Learning | Foundations of Neural Computation | Geoffrey Hinton (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 1999 | MIT Press | EAN 9780262581684 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Pr…int on Demand.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This volume, on unsupervised learning algorithms, focuses on neural network learning algorithms that do not require an explicit teacher. The goal of unsupervised learning is to extract an efficient internal representation of the statistica…l structure implicit in the inputs. These algorithms provide insights into the development of the cerebral cortex and implicit learning in humans. They are also of interest to engineers working in areas such as computer vision and speech recognition who seek efficient representations of raw input data.
