Adaptive Learning of Polynomial Networks
Lingua: inglese
Editore: Springer, Humana Feb 2011, 2011
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book delivers theoretical and practical knowledge for developing algorithms that infer linear and non-linear multivariate models, providing a methodology for inductive learning of polynomial neural network models (PNN) from data. The text emphasizes an organized identification process by which to discover models that generalize and predict well. The investigations detailed here demonstrate that PNN models evolved by genetic programming and improved by backpropagation are successful when solving real-world tasks. Here is an essential reference for researchers and practitioners in the fields of evolutionary computation, artificial neural networks and Bayesian inference, as well for advanced-level students of genetic programming.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 332 pp. Englisch.
Codice articolo 9781441940605
- Titolo
- Adaptive Learning of Polynomial Networks
- Autore
- Nikolay Nikolaev
- Editore
- Springer, Humana Feb 2011
- Anno di pubblicazione
- 2011
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 144194060X
- ISBN 13
- 9781441940605
- Peso dell'articolo
- 505 grammi
- Dimensioni
- 235x155x19 mm
- Serie
- Libro 1 di 8: Genetic and Evolutionary Computation
This book delivers theoretical and practical knowledge for developing algorithms that infer linear and non-linear multivariate models, providing a methodology for inductive learning of polynomial neural network models (PNN) from data. The text emphasizes an organized model identification process by which to discover models that generalize and predict well. The book further facilitates the discovery of polynomial models for time-series prediction.
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