On-Line Learning in Neural Networks: 17 (Publications of the Newton Institute, Series Number 17) - Tapa blanda
Sinopsis
Edited volume written by leading experts providing state-of-art survey in on-line learning and neural networks.
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Acerca del autor
Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teoría y crítica del diseño y han escrito más de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en éxitos de ventas. También han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Diseño del siglo XX, El diseño industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Diseño del siglo XXI.
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On-Line Learning in Neural Networks (Paperback)
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Cambridge University Press, Cambridge, 2009
ISBN 10: 0521117917
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Paperback. Condición: new. Paperback. On-line learning is one of the most powerful and commonly used techniques for training large layered networks and has been used successfully in many real-world applications. Traditional analytical methods have been recently complemented by ones from statistical physics and Bayesian statistics. This powerful combination of analytical methods provides more insight and deeper understanding of existing algorithms and leads to novel and principled proposals for their improvement. This book presents a coherent picture of the state-of-the-art in the theoretical analysis of on-line learning. An introduction relates the subject to other developments in neural networks and explains the overall picture. Surveys by leading experts in the field combine new and established material and enable non-experts to learn more about the techniques and methods used. This book, the first in the area, provides a comprehensive view of the subject and will be welcomed by mathematicians, scientists and engineers, whether in industry or academia. On-line learning is one of the most commonly used techniques for training large layered networks. Traditional methods have been recently complemented by ones from statistical physics and Bayesian statistics to provide more insight and deeper understanding of existing algorithms. This book presents a coherent picture of the state-of-the-art. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9780521117913
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On-line Learning in Neural Networks
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On-Line Learning in Neural Networks: 17 (Publications of the Newton Institute, Series Number 17)
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Cambridge University Press 2009-06-16, 2009
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