Guide to Neural Computing Applications
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, United Kingdom, Oxford, 1998
- Softcover
- Gebraucht
Anbieter: WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Vereinigtes KönigreichWorldofBooks
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Neural networks have shown enormous potential for commercial exploitation over the last few years but it is easy to overestimate their capabilities. A few simple algorithms will learn relationships between cause and effect or organise large volumes of data into orderly and informative patterns but they cannot solve every problem and consequently their application must be chosen carefully and appropriately. This book outlines how best to make use of neural networks. It enables newcomers to the technology to construct robust and meaningful non-linear models and classifiers and benefits the more experienced practitioner who, through over familiarity, might otherwise be inclined to jump to unwarranted conclusions. The book is an invaluable resource not only for those in industry who are interested in neural computing solutions, but also for final year undergraduates or graduate students who are working on neural computing projects. It provides advice which will help make the best use of the growing number of commercial and public domain neural network software products, freeing the specialist from dependence upon external consultants. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.…
Bestandsnummer des Verkäufers GOR004171196
- Titel
- Guide to Neural Computing Applications
- Autor
- Lionel Tarassenko (Professor of Electrical and Electronic Engineering, Oxford University, UK)
- Verlag
- Elsevier Science & Technology, United Kingdom, Oxford
- Veröffentlichungsjahr
- 1998
- Zustand
- Very Good
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0340705892
- ISBN-13
- 9780340705896
- Artikelgewicht
- 340 Gramm
- Abmessungen
- 156.0 x 234.0
Neural networks have shown enormous potential for commercial exploitation over the last few years but it is easy to overestimate their capabilities. A few simple algorithms will learn relationships between cause and effect or organise large volumes of data into orderly and informative patterns but they cannot solve every problem and consequently their application must be chosen carefully and appropriately.
This book outlines how best to make use of neural networks. It enables newcomers to the technology to construct robust and meaningful non-linear models and classifiers and benefits the more experienced practitioner who, through over familiarity, might otherwise be inclined to jump to unwarranted conclusions. The book is an invaluable resource not only for those in industry who are interested in neural computing solutions, but also for final year undergraduates or graduate students who are working on neural computing projects. It provides advice which will help make the best use of the growing number of commercial and public domain neural network software products, freeing the specialist from dependence upon external consultants.
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