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 networksCellular 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 GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 560 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783642429897

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Bibliografische Details

Titel

Handbook on Neural Information Processing

Verlag

Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Mai 2015

Erscheinungsjahr

2015

Sprache

Englisch

ISBN-10

3642429890

ISBN-13

9783642429897

Einband

Taschenbuch

Zustand

Neu

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Inhaltsangabe

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 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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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 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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