2006, ISBN: 3540361219
2007 Gebundene Ausgabe Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer, Theoretische Informatik, Künstliche Intelligenz, Analysis; Regression; algorithm; algorithms; architecture;… Mehr…
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Trends in Neural Computation. (=Studies in computational intelligence ; Vol. 35). - gebunden oder broschiert
ISBN: 9783540361213
X, 512 S.; Ill. Hardcover, [PU: Springer, Berlin/Heidelberg]
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2006, ISBN: 3540361219
[EAN: 9783540361213], Neubuch, [PU: Springer], This item is printed on demand, Books
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Wang, Lipo (Herausgeber); Chen, Ke (Herausgeber):
Trends in Neural Computation - gebunden oder broschiert2006, ISBN: 3540361219
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2006
ISBN: 3540361219
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Trends in Neural Computation. (=Studies in computational intelligence ; Vol. 35). - gebunden oder broschiert
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X, 512 S.; Ill. Hardcover, [PU: Springer, Berlin/Heidelberg]
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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches
| Autor: | |
| Titel: | |
| ISBN-Nummer: |
Detailangaben zum Buch - Trends in Neural Computation: 35 (Studies in Computational Intelligence, 35)
EAN (ISBN-13): 9783540361213
ISBN (ISBN-10): 3540361219
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2006
Herausgeber: Springer
512 Seiten
Gewicht: 0,865 kg
Sprache: eng/Englisch
Buch in der Datenbank seit 2007-05-28T21:11:48+02:00 (Vienna)
Detailseite zuletzt geändert am 2023-11-26T13:10:00+01:00 (Vienna)
ISBN/EAN: 9783540361213
ISBN - alternative Schreibweisen:
3-540-36121-9, 978-3-540-36121-3
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: lipo, chen
Titel des Buches: neutral, chen
Daten vom Verlag:
Autor/in: Ke Chen; Lipo Wang
Titel: Studies in Computational Intelligence; Trends in Neural Computation
Verlag: Springer; Springer Berlin
512 Seiten
Erscheinungsjahr: 2006-10-26
Berlin; Heidelberg; DE
Sprache: Englisch
213,99 € (DE)
219,99 € (AT)
236,00 CHF (CH)
Available
X, 512 p. 159 illus., 18 illus. in color.
BB; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Informatik; Künstliche Intelligenz; Verstehen; Informatik; Analysis; Regression; algorithm; algorithms; architecture; artificial neural network; biometrics; classification; computer; computer science; learning; model; modeling; robot; Artificial Intelligence; Theory of Computation; Mathematical and Computational Engineering Applications; Theoretische Informatik; Mathematik für Ingenieure; BC
Hyperbolic Function Networks for Pattern Classification.- Variable Selection for the Linear Support Vector Machine.- Selecting Data for Fast Support Vector Machines Training.- Universal Approach to Study Delayed Dynamical Systems.- A Hippocampus-Neocortex Model for Chaotic Association.- Latent Attractors: A General Paradigm for Context-Dependent Neural Computation.- Learning Mechanisms in Networks of Spiking Neurons.- GTSOM: Game Theoretic Self-organizing Maps.- How to Generate Different Neural Networks.- A Gradient-Based Forward Greedy Algorithm for Space Gaussian Process Regression.- An Evolved Recurrent Neural Network and Its Application.- A Min-Max Modular Network with Gaussian-Zero-Crossing Function.- Combining Competitive Learning Networks of Various Representations for Sequential Data Clustering.- Modular Neural Networks and Their Applications in Biometrics.- Performance Analysis of Dynamic Cell Structures.- Short Term Electric Load Forecasting: A Tutorial.- Performance Improvement for Formation-Keeping Control Using a Neural Network HJI Approach.- A Robust Blind Neural Equalizer Based on Higher-Order Cumulants.- The Artificial Neural Network Applied to Servo Control System.- Robot Localization Using Vision.reflects the latest progresses made in different areas of neural computation provides an alternative methodology to understand brain functions and cognitive process and to solve challenging real-world problems effectively includes theoretical neural computation, biologically plausible neural modeling, computational cognitive science, artificial neural networks – architectures and learning algorithms and their applications in real-world problems. Includes supplementary material: sn.pub/extras
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