Neural Networks: Theory, Algorithms, Simulation, and Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2026
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book offers a comprehensive and up-to-date exploration of one of the most transformative areas of modern computing. This edited book brings together leading researchers and practitioners to present both foundational principles and cutting-edge advances in neural network science.Beginning with the mathematical and theoretical underpinnings of neural computation, the book systematically develops key learning paradigms, architectures, and optimization algorithms. It then bridges theory with practice through detailed discussions of simulation methodologies and performance analysis, enabling readers to model, test, and validate neural systems effectively.A distinctive strength of this book lies in its broad coverage of real-world applications, including pattern recognition, computer vision, natural language processing, biomedical engineering, signal and image processing, financial forecasting, and intelligent control systems. Each chapter highlights practical insights, case studies, and emerging trends, making the content highly relevant to both academia and industry.Designed as a reference for graduate students, researchers, and professionals, this book provides a balanced blend of rigor and accessibility. By integrating theory, algorithms, simulation techniques, and applications within a single framework, this book serves as an essential resource for understanding and advancing the next generation of intelligent systems.…
Codice articolo 9783032187499
- Titolo
- Neural Networks: Theory, Algorithms, Simulation, and Applications
- Autore
- Pushpendra Kumar
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3032187494
- ISBN 13
- 9783032187499
- Peso dell'articolo
- 492 grammi
- Dimensioni
- 241x160x18 mm
This book offers a comprehensive and up-to-date exploration of one of the most transformative areas of modern computing. This edited book brings together leading researchers and practitioners to present both foundational principles and cutting-edge advances in neural network science.
Beginning with the mathematical and theoretical underpinnings of neural computation, the book systematically develops key learning paradigms, architectures, and optimization algorithms. It then bridges theory with practice through detailed discussions of simulation methodologies and performance analysis, enabling readers to model, test, and validate neural systems effectively.
A distinctive strength of this book lies in its broad coverage of real-world applications, including pattern recognition, computer vision, natural language processing, biomedical engineering, signal and image processing, financial forecasting, and intelligent control systems. Each chapter highlights practical insights, case studies, and emerging trends, making the content highly relevant to both academia and industry.
Designed as a reference for graduate students, researchers, and professionals, this book provides a balanced blend of rigor and accessibility. By integrating theory, algorithms, simulation techniques, and applications within a single framework, this book serves as an essential resource for understanding and advancing the next generation of intelligent systems.
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Dalla quarta di copertina
This book offers a comprehensive and up-to-date exploration of one of the most transformative areas of modern computing. This edited book brings together leading researchers and practitioners to present both foundational principles and cutting-edge advances in neural network science.
Beginning with the mathematical and theoretical underpinnings of neural computation, the book systematically develops key learning paradigms, architectures, and optimization algorithms. It then bridges theory with practice through detailed discussions of simulation methodologies and performance analysis, enabling readers to model, test, and validate neural systems effectively.
A distinctive strength of this book lies in its broad coverage of real-world applications, including pattern recognition, computer vision, natural language processing, biomedical engineering, signal and image processing, financial forecasting, and intelligent control systems. Each chapter highlights practical insights, case studies, and emerging trends, making the content highly relevant to both academia and industry.
Designed as a reference for graduate students, researchers, and professionals, this book provides a balanced blend of rigor and accessibility. By integrating theory, algorithms, simulation techniques, and applications within a single framework, this book serves as an essential resource for understanding and advancing the next generation of intelligent systems.
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Einbeck, Germania
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