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Inhaltsangabe
This book is devoted to some mathematical methods that arise in two domains of artificial intelligence: neural networks and qualitative physics.
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Neural Networks and Qualitative Physics - A Viability Approach
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Neural Networks and Qualitative Physics
Verlag:
Cambridge University Press, 1996
ISBN 10: 0521445329
ISBN 13: 9780521445320
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Neural Networks and Qualitative Physics
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Cambridge University Press, 1996
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ISBN 13: 9780521445320
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Neural Networks and Qualitative Physics. A Viability Approach.
Verlag:
Cambridge, Cambridge University Press,, 1996
ISBN 10: 0521445329
ISBN 13: 9780521445320
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Hardcover/Pappeinband. Zustand: Sehr gut. xv, 283 S., 24x16 cm Ill. OPp.; ohne Umschlag. Zahlreiche Abb. u. Rechenbeispiele. Kapitale leicht bestoßen, sonst sehr sauber und fest; sehr gutes Exemplar. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 600. Artikel-Nr. 26225
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Neural Networks and Qualitative Physics: A Viability Approach
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Neural Networks and Qualitative Physics: A Viability Approach
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Zustand: New. This book is devoted to some mathematical methods that arise in two domains of artificial intelligence: neural networks and qualitative physics. Num Pages: 302 pages, 26 b/w illus. 8 tables. BIC Classification: PBT; UYQ. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 228 x 152 x 21. Weight in Grams: 574. . 1996. 1st Edition. hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland. Artikel-Nr. V9780521445320
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Neural Networks and Qualitative Physics: A Viability Approach
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Neural Networks and Qualitative Physics
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is devoted to some mathematical methods that arise in two domains of artificial intelligence: neural networks and qualitative physics. Professor Aubin makes use of control and viability theory in neural networks and cognitive systems, regarded as dynamical systems controlled by synaptic matrices, and set-valued analysis that plays a natural and crucial role in qualitative analysis and simulation. This allows many examples of neural networks to be presented in a unified way. In addition, several results on the control of linear and nonlinear systems are used to obtain a 'learning algorithm' of pattern classification problems, such as the back-propagation formula, as well as learning algorithms of feedback regulation laws of solutions to control systems subject to state constraints. This book will be of value to anyone with an interest in neural networks and cognitive systems. Artikel-Nr. 9780521445320
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