2012, ISBN: 3642261086
[EAN: 9783642261084], Livro novo, [SC: 20.13], [PU: Springer Berlin Heidelberg], LEARNINGALGORITHM; NEURALNETWORK; NEURALNETWORKS; REINFORCEMENTLEARNING; TRAINING; CONSTRUCTIVEALGORITHMS;… Mehr…
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2013, ISBN: 9783642261084
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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches
Autor: | |
Titel: | |
ISBN-Nummer: |
Detailangaben zum Buch - Constructive Neural Networks by Leonardo Franco Paperback | Indigo Chapters
EAN (ISBN-13): 9783642261084
ISBN (ISBN-10): 3642261086
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2012
Herausgeber: Leonardo Franco
Buch in der Datenbank seit 2013-12-16T03:03:46+01:00 (Vienna)
Detailseite zuletzt geändert am 2024-04-04T17:01:52+02:00 (Vienna)
ISBN/EAN: 3642261086
ISBN - alternative Schreibweisen:
3-642-26108-6, 978-3-642-26108-4
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: leonar, leonard, franco, josé leonardo
Titel des Buches: constructiv, neural networks, leonardo
Daten vom Verlag:
Autor/in: Leonardo Franco; José M. Jerez
Titel: Studies in Computational Intelligence; Constructive Neural Networks
Verlag: Springer; Springer Berlin
293 Seiten
Erscheinungsjahr: 2012-03-14
Berlin; Heidelberg; DE
Gedruckt / Hergestellt in Niederlande.
Sprache: Englisch
160,49 € (DE)
164,99 € (AT)
177,00 CHF (CH)
POD
VIII, 293 p.
BC; Hardcover, Softcover / Technik/Allgemeines, Lexika; Mathematik für Ingenieure; Verstehen; Ingenieurwissenschaften; Constructive Algorithms; algorithm; algorithms; artificial neural network; calculus; computational intelligence; control; fuzzy; intelligence; learning; learning algorithm; neural network; neural networks; reinforcement learning; training; Mathematical and Computational Engineering Applications; Artificial Intelligence; Künstliche Intelligenz; BB; EA
Constructive Neural Network Algorithms for Feedforward Architectures Suitable for Classification Tasks.- Efficient Constructive Techniques for Training Switching Neural Networks.- Constructive Neural Network Algorithms That Solve Highly Non-separable Problems.- On Constructing Threshold Networks for Pattern Classification.- Self-Optimizing Neural Network 3.- M-CLANN: Multiclass Concept Lattice-Based Artificial Neural Network.- Constructive Morphological Neural Networks: Some Theoretical Aspects and Experimental Results in Classification.- A Feedforward Constructive Neural Network Algorithm for Multiclass Tasks Based on Linear Separability.- Analysis and Testing of the m-Class RDP Neural Network.- Active Learning Using a Constructive Neural Network Algorithm.- Incorporating Expert Advice into Reinforcement Learning Using Constructive Neural Networks.- A Constructive Neural Network for Evolving a Machine Controller in Real-Time.- Avoiding Prototype Proliferation in Incremental Vector Quantization of Large Heterogeneous Datasets.- Tuning Parameters in Fuzzy Growing Hierarchical Self-Organizing Networks.- Self-Organizing Neural Grove: Efficient Multiple Classifier System with Pruned Self-Generating Neural Trees.Presents the state of the art of Constructive Algorithms for Neural Networks
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