9780521573535 - neural network learning: theoretical foundations di anthony, martin; bartlett, peter l. (24 risultati)
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Condizione: New. This book describes theoretical advances in the study of artificial neural networks. Num Pages: 404 pages, 29 line figures. BIC Classification: UYQM; UYQN. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 228 x 152 x 27. Weight in Grams: 679. . 1999. hardcover. . . . .
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Condizione: New. This book describes theoretical advances in the study of artificial neural networks. Num Pages: 404 pages, 29 line figures. BIC Classification: UYQM; UYQN. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 228 x 152 x 27. Weight in Grams: 679. . 1999. hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book describes theoretical advances in the study of artificial neural networks. It explores probabilistic models of supervised learning problems, and addresses the key statistical and computational questions. Research on pattern classification with…binary-output networks is surveyed, including a discussion of the relevance of the Vapnik-Chervonenkis dimension, and calculating estimates of the dimension for several neural network models. A model of classification by real-output networks is developed, and the usefulness of classification with a 'large margin' is demonstrated. The authors explain the role of scale-sensitive versions of the Vapnik-Chervonenkis dimension in large margin classification, and in real prediction. They also discuss the computational complexity of neural network learning, describing a variety of hardness results, and outlining two efficient constructive learning algorithms. The book is self-contained and is intended to be accessible to researchers and graduate students in computer science, engineering, and mathematics.
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Hardcover. Condizione: new. Hardcover. This important work describes recent theoretical advances in the study of artificial neural networks. It explores probabilistic models of supervised learning problems, and addresses the key statistical and computational questions. Chapters survey research on pattern classification with bina…ry-output networks, including a discussion of the relevance of the Vapnik Chervonenkis dimension, and of estimates of the dimension for several neural network models. In addition, Anthony and Bartlett develop a model of classification by real-output networks, and demonstrate the usefulness of classification with a "large margin." The authors explain the role of scale-sensitive versions of the Vapnik Chervonenkis dimension in large margin classification, and in real prediction. Key chapters also discuss the computational complexity of neural network learning, describing a variety of hardness results, and outlining two efficient, constructive learning algorithms. The book is self-contained and accessible to researchers and graduate students in computer science, engineering, and mathematics. This book describes recent theoretical advances in the study of artificial neural networks. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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