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Sinopsis
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. It is intended to be accessible to researchers and graduate students in computer science, engineering, and mathematics.
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'The book is a useful and readable mongraph. For beginners it is a nice introduction to the subject, for experts a valuable reference.' Zentralblatt MATH
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Neural Network Learn Theoret Found Hb editado por Cambridge
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- EditorialCambridge University Press
- Año de publicación1999
- ISBN 10 052157353X
- ISBN 13 9780521573535
- EncuadernaciónTapa dura
- IdiomaInglés
- Número de páginas403
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Neural Network Learning: Theoretical Foundations
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Neural Network Learning
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Hardcover. Condición: 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 binary-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 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 binary-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. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9780521573535
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