Principles of Artificial Neural Networks: Basic Designs to Deep Learning (4th Edition)

Daniel Graupe

ISBN 10: 9811201226 ISBN 13: 9789811201226
Verlag: WSPC, 2019
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Inhaltsangabe:

 

The field of Artificial Neural Networks is the fastest growing field in Information Technology and specifically, in Artificial Intelligence and Machine Learning.

This must-have compendium presents the theory and case studies of artificial neural networks. The volume, with 4 new chapters, updates the earlier edition by highlighting recent developments in Deep-Learning Neural Networks, which are the recent leading approaches to neural networks. Uniquely, the book also includes case studies of applications of neural networks — demonstrating how such case studies are designed, executed and how their results are obtained.

The title is written for a one-semester graduate or senior-level undergraduate course on artificial neural networks. It is also intended to be a self-study and a reference text for scientists, engineers and for researchers in medicine, finance and data mining.

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.

„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

Bibliografische Details

Titel: Principles of Artificial Neural Networks: ...
Verlag: WSPC
Erscheinungsdatum: 2019
Einband: Hardcover
Zustand: New
Auflage: 4. Auflage

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Hardcover. Zustand: Brand New. 4th edition. 400 pages. 9.75x6.75x1.00 inches. In Stock. Artikel-Nr. x-9811201226

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