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Sinopsis
Introduction to neural networks for java, second edition editado por Heaton Research, Inc.
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Reseña del editor
Introduction to Neural Networks with Java, Second Edition, introduces the Java programmer to the world of Neural Networks and Artificial Intelligence. Neural network architectures, such as the feedforward, Hopfield, and self-organizing map architectures are discussed. Training techniques, such as backpropagation, genetic algorithms and simulated annealing are also introduced. Practical examples are given for each neural network. Examples include the traveling salesman problem, handwriting recognition, financial prediction, game strategy, mathematical functions, and Internet bots. All Java source code is available online for easy downloading.
Biografía del autor
Jeff Heaton, PhD, is a computer scientist that specializes in data science and artificial intelligence. Specializing in Python, R, Java and C#, he is an open source contributor and author of more than ten books. His areas of expertise include predictive modeling, data mining, big data, business intelligence, and artificial intelligence. Jeff holds a Master's Degree in Information Management from Washington University and a PhD in computer science from Nova Southeastern University in computer science. He is the lead developer for the Encog Machine Learning Framework open source project, a senior member of IEEE, and a fellow of the Life Management Institute (FLMI).
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- EditorialHeaton Research, Incorporated
- Año de publicación2008
- ISBN 10 1604390085
- ISBN 13 9781604390087
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de páginas440
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Introduction to Neural Networks for Java, Second Edition
Publicado por
Heaton Research, Inc., 2008
ISBN 10: 1604390085
ISBN 13: 9781604390087
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Introduction to Neural Networks with Java, 2nd Edition
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Heaton Research, Incorporated, 2008
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