A Field Guide to Dynamical Recurrent Networks
Lingua: inglese
Editore: John Wiley and Sons Inc, US, 2001
- Rilegato
- Nuovo
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Acquire the tools for understanding new architectures and algorithms of dynamical recurrent networks (DRNs) from this valuable field guide, which documents recent forays into artificial intelligence, control theory, and connectionism. This unbiased introduction to DRNs and their application to time-series problems (such as classification and prediction) provides a comprehensive overview of the recent explosion of leading research in this prolific field. A Field Guide to Dynamical Recurrent Networks emphasizes the issues driving the development of this class of network structures. It provides a solid foundation in DRN systems theory and practice using consistent notation and terminology. Theoretical presentations are supplemented with applications ranging from cognitive modeling to financial forecasting. A Field Guide to Dynamical Recurrent Networks will enable engineers, research scientists, academics, and graduate students to apply DRNs to various real-world problems and learn about different areas of active research. It provides both state-of-the-art information and a road map to the future of cutting-edge dynamical recurrent networks.…
Codice articolo LU-9780780353695
- Titolo
- A Field Guide to Dynamical Recurrent Networks
- Autore
- John F. Kolen
- Editore
- John Wiley and Sons Inc, US
- Anno di pubblicazione
- 2001
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0780353692
- ISBN 13
- 9780780353695
- Peso dell'articolo
- 766 grammi
A Field Guide to Dynamical Recurrent Networks emphasizes the issues driving the development of this class of network structures. It provides a solid foundation in DRN systems theory and practice using consistent notation and terminology. Theoretical presentations are supplemented with applications ranging from cognitive modeling to financial forecasting.
A Field Guide to Dynamical Recurrent Networks will enable engineers, research scientists, academics, and graduate students to apply DRNs to various real-world problems and learn about different areas of active research. It provides both state-of-the-art information and a road map to the future of cutting-edge dynamical recurrent networks.
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Informazioni sull’autore
Stefan C. Kremer's research interests include connectionist networks (the subject of his 1996 thesis "A Theory of Grammatical Induction in the Connectionist Paradigm"), genetic algorithms, signal processing, grammar induction, and image processing. He is an assistant professor of computing and information science at the University of Guelph, Ontario, Canada, and is a founding member of the Guelph Natural Computation Research Group.
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