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9783662437636 - Advanced Models of Neural Networks: Nonlinear Dynamics and Stochasticity in Biological Neurons von Rigatos, Gerasimos G. (5 Ergebnisse)
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Advanced models of neural networks. nonlinear dynamics and stochasticity in biological neurons.
Sprache: Englisch
Verlag: Heidelberg/New York, NY/Dordrecht/London/Berlin, Springer., 2015
ISBN 10: 3662437635 ISBN 13: 9783662437636
Anbieter: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Deutschland
Verbandsmitglied: GIAQ ILAB VDA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
24 cm. XXIII, 275 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Sprache: Englisch.
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Advanced Models of Neural Networks: Nonlinear Dynamics and Stochasticity in Biological Neurons
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Advanced Models of Neural Networks
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2014
ISBN 10: 3662437635 ISBN 13: 9783662437636
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Advanced Models of Neural Networks: Nonlinear Dynamics and Stochasticity in Biological Neurons
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 2015 edition. 275 pages. 9.25x6.25x0.75 inches. In Stock.
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Advanced Models of Neural Networks : Nonlinear Dynamics and Stochasticity in Biological Neurons
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg, 2014
ISBN 10: 3662437635 ISBN 13: 9783662437636
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a complete study on neural structures exhibiting nonlinear and stochastic dynamics, elaborating on neural dynamics by introducing advanced models of neural networks. It overviews the main findings in the modelling of neural dynamics in terms of electrical circuits and examines their stability properties with the use of dynamical systems theory. It is suitable for researchers and postgraduate students engaged with neural networks and dynamical systems theory.
