Neural Network Learning: Theoretical Foundations

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9780521118620: Neural Network Learning: Theoretical Foundations

This important work describes recent theoretical advances in the study of artificial neural networks. It explores probabilistic models of supervised learning problems, and addresses the key statistical and computational questions. Chapters survey research on pattern classification with binary-output networks, including a discussion of the relevance of the Vapnik Chervonenkis dimension, and of estimates of the dimension for several neural network models. In addition, Anthony and Bartlett develop a model of classification by real-output networks, and demonstrate the usefulness of classification with a "large margin." The authors explain the role of scale-sensitive versions of the Vapnik Chervonenkis dimension in large margin classification, and in real prediction. Key chapters also discuss the computational complexity of neural network learning, describing a variety of hardness results, and outlining two efficient, constructive learning algorithms. The book is self-contained and accessible to researchers and graduate students in computer science, engineering, and mathematics.

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Book Description:

This book describes recent theoretical advances in the study of artificial neural networks. It explores probabilistic models of supervised learning problems, and addresses the key statistical and computational questions. The authors also discuss the computational complexity of neural network learning, describing a variety of hardness results, and outlining two efficient constructive learning algorithms. The book is essentially self-contained, since it introduces the necessary background material on probability, statistics, combinatorics and computational complexity; and it is intended to be accessible to researchers and graduate students in computer science, engineering, and mathematics.

Review:

"This book gives a thorough but nevertheless self-contained treatment of neural network learning from the perspective of computational learning theory." Mathematical Reviews

"This book is a rigorous treatise on neural networks that is written for advanced graduate students in computer science. Each chapter has a bibliographical section with helpful suggestions for further reading...this book would be best utilized within an advanced seminar context where the student would be assisted with examples, exercises, and elaborative comments provided by the professor." Telegraphic Reviews

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1.

Martin Anthony, Peter L. Bartlett
Editore: CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom (2009)
ISBN 10: 052111862X ISBN 13: 9780521118620
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Descrizione libro CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom, 2009. Paperback. Condizione libro: New. New.. Language: English . Brand New Book ***** Print on Demand *****.This book describes theoretical advances in the study of artificial neural networks. It explores probabilistic models of supervised learning problems, and addresses the key statistical and computational questions. Research on pattern classification with binary-output networks is surveyed, including a discussion of the relevance of the Vapnik-Chervonenkis dimension, and calculating estimates of the dimension for several neural network models. A model of classification by real-output networks is developed, and the usefulness of classification with a large margin is demonstrated. The authors explain the role of scale-sensitive versions of the Vapnik-Chervonenkis dimension in large margin classification, and in real prediction. They also discuss the computational complexity of neural network learning, describing a variety of hardness results, and outlining two efficient constructive learning algorithms. The book is self-contained and is intended to be accessible to researchers and graduate students in computer science, engineering, and mathematics. Codice libro della libreria AAV9780521118620

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Anthony, Martin/ Bartlett, Peter L.
Editore: Cambridge Univ Pr (2009)
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Descrizione libro Cambridge Univ Pr, 2009. Paperback. Condizione libro: Brand New. 1st edition. 403 pages. 8.75x5.75x0.75 inches. In Stock. Codice libro della libreria __052111862X

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Anthony, Martin
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Anthony, Martin
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Martin Anthony, Peter L. Bartlett
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MARTIN ANTHONY , PETER L. BARTLETT
ISBN 10: 052111862X ISBN 13: 9780521118620
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Martin Anthony; Peter L. Bartlett
Editore: Cambridge University Press (2009)
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