Husmeier dirk (40 risultati)
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Lingua: Inglese
Editore: London ; Berlin ; Tokyo ; Heidelberg ; New York ; Barcelona ; Hong Kong ; Milan ; Paris ; Santa Clara ; Singapore : Springer, 1999
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Softcover. XXIII, 275 S. : graph. Darst. ; 24 cm Like new. Unread book. --- Neuwertiger Zustand. Ungelesenes Buch. 9781852330958 Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 467 Softcover reprint of the original 1st ed. 1999.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Conventional applications of neural networks usually predict a single value as a function of given inputs. In forecasting, for example, a standard objective is to predict the future value of some entity of interest on the basis of a time series of… past measurements or observations. Typical training schemes aim to minimise the sum of squared deviations between predicted and actual values (the 'targets'), by which, ideally, the network learns the conditional mean of the target given the input. If the underlying conditional distribution is Gaus sian or at least unimodal, this may be a satisfactory approach. However, for a multimodal distribution, the conditional mean does not capture the relevant features of the system, and the prediction performance will, in general, be very poor. This calls for a more powerful and sophisticated model, which can learn the whole conditional probability distribution. Chapter 1 demonstrates that even for a deterministic system and 'be nign' Gaussian observational noise, the conditional distribution of a future observation, conditional on a set of past observations, can become strongly skewed and multimodal. In Chapter 2, a general neural network structure for modelling conditional probability densities is derived, and it is shown that a universal approximator for this extended task requires at least two hidden layers. A training scheme is developed from a maximum likelihood approach in Chapter 3, and the performance ofthis method is demonstrated on three stochastic time series in chapters 4 and 5.
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Probabilistic Modeling in Bioinformatics and Medical Informatics
Husmeier, Dirk (EDT); Dybowski, Richard (EDT); Roberts, Stephen (EDT)
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Probabilistic Modeling in Bioinformatics and Medical Informatics
Husmeier, Dirk (EDT); Dybowski, Richard (EDT); Roberts, Stephen (EDT)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Probabilistic Modeling in Bioinformatics and Medical Informatics | Dirk Husmeier (u. a.) | Taschenbuch | Advanced Information and Knowledge Processing | xx | Englisch | 2010 | Springer | EAN 9781849969123 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg,… juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Probabilistic Modelling in Bioinformatics and Medical Informatics has been written for researchers and students in statistics, machine learning, and the biological sciences. The first part of this book provides a self-contained introduction to the… methodology of Bayesian networks. The following parts demonstrate how these methods are applied in bioinformatics and medical informatics. All three fields - the methodology of probabilistic modeling, bioinformatics, and medical informatics - are evolving very quickly. The text should therefore be seen as an introduction, offering both elementary tutorials as well as more advanced applications and case studies.
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Probabilistic Modelling in Bioinformatics and Medical Informatics has been written for researchers and students in statistics, machine learning, and the biological sciences. The first part of this book provides a self-contained introduction to the method…ology of Bayesian networks. The following parts demonstrate how these methods are applied in bioinformatics and medical informatics. All three fields - the methodology of probabilistic modeling, bioinformatics, and medical informatics - are evolving very quickly. The text should therefore be seen as an introduction, offering both elementary tutorials as well as more advanced applications and case studies.
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Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Conventional applications of neural networks usually predict a single value as a function of given inputs. In forecasting, for example, a standard objective is to predict the future value of some entity of interest on the basis of…a time series of past measurements or observations. Typical training schemes aim to minimise the sum of squared deviations between predicted and actual values (the 'targets'), by which, ideally, the network learns the conditional mean of the target given the input. If the underlying conditional distribution is Gaus sian or at least unimodal, this may be a satisfactory approach. However, for a multimodal distribution, the conditional mean does not capture the relevant features of the system, and the prediction performance will, in general, be very poor. This calls for a more powerful and sophisticated model, which can learn the whole conditional probability distribution. Chapter 1 demonstrates that even for a deterministic system and 'be nign' Gaussian observational noise, the conditional distribution of a future observation, conditional on a set of past observations, can become strongly skewed and multimodal. In Chapter 2, a general neural network structure for modelling conditional probability densities is derived, and it is shown that a universal approximator for this extended task requires at least two hidden layers. A training scheme is developed from a maximum likelihood approach in Chapter 3, and the performance ofthis method is demonstrated on three stochastic time series in chapters 4 and 5. 300 pp. Englisch.
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Da: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Regno UnitoTHE SAINT BOOKSTORE
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Conventional applications of neural networks usually predict a single value as a function of given inputs. In forecasting, for example, a standard objective is to predict the future value of some entity of interest on the basis of a ti…me series of past measurements or observations. Typical training schemes aim to minimise the sum of squared deviations between predicted and actual values (the 'targets'), by which, ideally, the network learns the conditional mean of the target given the input. If the underlying conditional distribution is Gaus sian or at least unimodal, this may be a satisfactory approach. However, for a multimodal distribution, the conditional mean does not capture the relevant features of the system, and the prediction performance will, in general, be very poor. This calls for a more powerful and sophisticated model, which can learn the whole conditional probability distribution. Chapter 1 demonstrates that even for a deterministic system and 'be nign' Gaussian observational noise, the conditional distribution of a future observation, conditional on a set of past observations, can become strongly skewed and multimodal. In Chapter 2, a general neural network structure for modelling conditional probability densities is derived, and it is shown that a universal approximator for this extended task requires at least two hidden layers. A training scheme is developed from a maximum likelihood approach in Chapter 3, and the performance ofthis method is demonstrated on three stochastic time series in chapters 4 and 5.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 300 pp. Englisch.
