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9780521652636 - On-Line Learning in Neural Networks (Publications of the Newton Institute) (5 Ergebnisse)
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On-line Learning in Neural Networks
Verlag: Cambridge University Press, Cambridge, 1998
ISBN 10: 0521652634 ISBN 13: 9780521652636
Anbieter: Attic Books (ABAC, ILAB), London, ON, Kanada
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Hardcover. Zustand: Near fine. Publications of the Newton Institute. x, 398 p. 24 cm. Ink signature.
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On-Line Learning in Neural Networks
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 1999
ISBN 10: 0521652634 ISBN 13: 9780521652636
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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In den WarenkorbZustand: New. pp. 412 40 Illus.
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On-Line Learning in Neural Networks (Publications of the Newton Institute, Series Number 17)
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 1999
ISBN 10: 0521652634 ISBN 13: 9780521652636
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 185,38
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On-Line Learning in Neural Networks: 17 (Publications of the Newton Institute, Series Number 17)
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 1999
ISBN 10: 0521652634 ISBN 13: 9780521652636
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbZustand: New. Edited volume written by leading experts providing state-of-art survey in on-line learning and neural networks. Editor(s): Saad, David. Series: Publications of the Newton Institute. Num Pages: 412 pages, 40 b/w illus. BIC Classification: UYQN. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 235 x 159 x 31. Weight in Grams: 2362. . 1999. Illustrated. hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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On-Line Learning in Neural Networks
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 1999
ISBN 10: 0521652634 ISBN 13: 9780521652636
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - On-line learning is one of the most powerful and commonly used techniques for training large layered networks and has been used successfully in many real-world applications. Traditional analytical methods have been recently complemented by ones from statistical physics and Bayesian statistics. This powerful combination of analytical methods provides more insight and deeper understanding of existing algorithms and leads to novel and principled proposals for their improvement. This book presents a coherent picture of the state-of-the-art in the theoretical analysis of on-line learning. An introduction relates the subject to other developments in neural networks and explains the overall picture. Surveys by leading experts in the field combine new and established material and enable non-experts to learn more about the techniques and methods used. This book, the first in the area, provides a comprehensive view of the subject and will be welcomed by mathematicians, scientists and engineers, whether in industry or academia.
