The Mathematics of Neural Networks. Models, Algorithms and Applications.

Name: The Mathematics of Neural Networks. Models, Algorithms and Applications.
Author: . Ed(s): Ellacott, Steve; Mason, John C.; Anderson, Iain J.
ISBN: 9780792399339

. Ed(s): Ellacott, Steve; Mason, John C.; Anderson, Iain J.

Lingua: inglese

Editore: Kluwer Academic Publishers, 1997

0792399331 / 9780792399339

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Examines the mathematics, probability, statistics, and computational theory underlying neural networks and their applications. This book covers a range of neural network topics such as learning and training, neural network classifiers, memory-based networks, self-organizing maps and unsupervised learning, Hopfeld networks, and more. Editor(s): Ellacott, Steve; Mason, John C.; Anderson, Iain J. Series: Operations Research/Computer Science Interface S. Num Pages: 425 pages, biography. BIC Classification: UYQN. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 235 x 155 x 23. Weight in Grams: 774. . 1997. Hardback. . . . . Books ship from the US and Ireland.

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Titolo: The Mathematics of Neural Networks. Models, Algorithms and Applications.
Autore: . Ed(s): Ellacott, Steve; Mason, John C.; Anderson, Iain J.
Editore: Kluwer Academic Publishers
Anno di pubblicazione: 1997
Condizione: New
Rilegatura: Rilegato
Lingua: inglese
ISBN 10: 0792399331
ISBN 13: 9780792399339

Contenuti

Preface. Part I: Invited Papers. 1. N-Tuple Neural Networks; N.M. Allinson, A.R. Kolcz. 2. Information Geometry of Neural Networks - An Overview; S. Amari. 3. Q-Learning: A Tutorial and Extensions; G. Cybenko, et al. 4. Are There Universal Principles of Brain Computation? S. Grossberg. 5. On-Line Training of Memory-Driven Attractor Networks; M.W. Hirsch. 6. Mathematical Problems Arising from Constructing An Artificial Brain; J.G. Taylor. Part II: Submitted Papers. 7. The Successful Use of Probability Data in Connectionist Models; J.R. Alexander Jr., J.P. Coughlin. 8. Weighted Mixture of Models for On-Line Learning; P.E. An. 9. Local Modifications to Radial Basis Networks; I.J. Anderson. 10. A Statistical Analysis of the Modified NLMS Rules; E.D. Aved'yan, et al. 11. Finite Size Effects in On-Line Learning of Multi-Layer Neural Networks; D. Barber, et al. 12. Constant Fan-in Digital Neural Networks Are VLSI-Optimal; V. Beiu. 13. The Application of Binary Encoded 2nd Differential Spectrometry in Preprocessing of UV-VIS Absorption Spectral Data; N. Benjathapanun, et al. 14. A Non-Equidistant Elastic Net Algorithm; J. van den Berg, J.H. Geselschap. 15. Unimodal Loading Problems; M. Bianchini, et al. 16. On the Use of Simple Classifiers for the Initialisation of One-Hidden-Layer Neural Nets; J.C. Bioch, et al. 17. Modelling Conditional Probability Distributions for Periodic Variables; C.M. Bishop, I.T. Nabney. 18. Integro-Differential Equations in Compartmental Model Neurodynamics; P.C. Bressloff. 19. Nonlinear Models for Neural Networks; S. Brittain, L.M. Haines. 20. A Neural Network for the Travelling Salesman Problem with a Well Behaved Energy Function; M. Budinich, B. Rosario. 21. Semiparametric Artificial Neural Networks; E. Capobianco. 22. An Event-Space Feedforward Network Using Maximum Entropy Partitioning With Application to Low Level Speech Data; D.K.Y. Chiu, et al. 23. Approximating the Bayesian Decision Boundary for Channel Equalisation Using Subset Radial Basis Function Network; E.S. Chng, et al. 24. Applications of Graph Theory to the Design of Neural Networks for Automated Fingerprint Identification; C.G. Crawford. 25. Zero Dynamics and Relative Degree of Dynamic Recurrent Neural Networks; A. Delgado, et al. 26. Irregular Sampling Approach to Neurocontrol: The Band-and Space-Limited Functions Questions; A. Dzieliński, R. Żbikowski. 27. Unsupervised Learning of Temporal Constancies by Pyramidal-Type Neurons; M. Eisele. 28. Numerical Aspects of Machine Learning in Artificial Neural Networks; S.W. Ellacott, A. Easdown. 29. Learning Algorithms for RAM-Based Neural Networks; A. Ferguson, et al. 30. Analysis of Correlation Matrix Memory and Partial Match-Implications for Cognitive Psychology; R. Filer, J. Austin. 31. Regularization and Realizability in Radial Basis Function Networks; J.A.S. Freeman, D. Saad. 32. A Universal Approximator Network for Learning Conditional Probability Densities; D. Husmeier, et al. 33. Convergence of a Class of Ne

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Conor Kenny

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