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Inhaltsangabe
This is the first comprehensive treatment of feed-forward neural networks from the perspective of statistical pattern recognition. After introducing the basic concepts, the book examines techniques for modeling probability density functions and the properties and merits of the multi-layer perceptron and radial basis function network models. Also covered are various forms of error functions, principal algorithms for error function minimalization, learning and generalization in neural networks, and Bayesian techniques and their applications. Designed as a text, with over 100 exercises, this fully up-to-date work will benefit anyone involved in the fields of neural computation and pattern recognition.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teoría y crítica del diseño y han escrito más de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en éxitos de ventas. También han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Diseño del siglo XX, El diseño industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Diseño del siglo XXI.
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Neural Networks for Pattern Recognition (Advanced Texts in Econometrics (Paperback))
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Neural Networks for Pattern Recognition
Verlag:
Oxford University Press (UK), 1996
ISBN 10: 0198538642
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Neural Networks for Pattern Recognition
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Neural Networks for Pattern Recognition
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Neural Networks for Pattern Recognition
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Neural Networks for Pattern Recognition
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Oxford University Press, 2007
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Neural Networks for Pattern Recognition (Advanced Texts in Econometrics (Paperback))
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Neural Networks for Pattern Recognition
Verlag:
Oxford University Press|OUP Oxford, 1995
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Zustand: New. 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 re. Artikel-Nr. 5895379
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