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Sinossi
Introduction.- Fundamentals of Machine Learning.- Perceptrons.- Multilayer perceptrons: architecture and error backpropagation.- Multilayer perceptrons: other learing techniques.- Hopfield networks, simulated annealing and chaotic neural networks.- Associative memory networks.- Clustering I: Basic clustering models and algorithms.- Clustering II: topics in clustering.- Radial basis function networks.- Recurrent neural networks.- Principal component analysis.- Nonnegative matrix factorization and compressed sensing.- Independent component analysis.- Discriminant analysis.- Support vector machines.- Other kernel methods.- Reinforcement learning.- Probabilistic and Bayesian networks.- Combining multiple learners: data fusion and emsemble learning.- Introduction of fuzzy sets and logic.- Neurofuzzy systems.- Neural circuits.- Pattern recognition for biometrics and bioinformatics.- Data mining.- Appenidx A. Mathematical Preliminaries.- Appendix B. Benchmarks and resources.
Le informazioni nella sezione "Riassunto" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.
- EditoreSpringer
- Data di pubblicazione2019
- ISBN 10 1447174534
- ISBN 13 9781447174530
- RilegaturaPaperback
- LinguaInglese
- Contatto del produttorenon disponibile
(nessuna copia disponibile)
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