The Informational Complexity of Learning
Idioma: inglés
Editorial: Springer US, 1997
- Tapa dura
- Nuevo

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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Among other topics, The Informational Complexity of Learning: Perspectives on Neural Networks and Generative Grammar brings together two important but very different learning problems within the same analytical framework. The first conc.
N° de ref. del artículo 5970659
- Título
- The Informational Complexity of Learning
- Autor
- Partha Niyogi
- Editorial
- Springer US
- Año de publicación
- 1997
- Estado
- New
- Encuadernación
- Gebunden
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0792380819
- ISBN 13
- 9780792380818
These two learning problems are seemingly very different. Neural networks are real-valued, infinite-dimensional, continuous mappings. On the other hand, grammars are boolean-valued, finite-dimensional, discrete (symbolic) mappings. Furthermore the research communities that work in the two areas almost never overlap.
The book’s objective is to bridge this gap. It uses the formal techniques developed in statistical learning theory and theoretical computer science over the last decade to analyze both kinds of learning problems. By asking the same question - how much information does it take to learn? - of both problems, it highlights their similarities and differences. Specific results include model selection in neural networks, active learning, language learning and evolutionary models of language change.
The Informational Complexity of Learning: Perspectives on Neural Networks and Generative Grammar is a very interdisciplinary work. Anyone interested in the interaction of computer science and cognitive science should enjoy the book. Researchers in artificial intelligence, neural networks, linguistics, theoretical computer science, and statistics will find it particularly relevant.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Reseña del editor
These two learning problems are seemingly very different. Neural networks are real-valued, infinite-dimensional, continuous mappings. On the other hand, grammars are boolean-valued, finite-dimensional, discrete (symbolic) mappings. Furthermore the research communities that work in the two areas almost never overlap.
The book's objective is to bridge this gap. It uses the formal techniques developed in statistical learning theory and theoretical computer science over the last decade to analyze both kinds of learning problems. By asking the same question - how much information does it take to learn? - of both problems, it highlights their similarities and differences. Specific results include model selection in neural networks, active learning, language learning and evolutionary models of language change.
The Informational Complexity of Learning: Perspectives on Neural Networks and Generative Grammar is a very interdisciplinary work. Anyone interested in the interaction of computer science and cognitive science should enjoy the book. Researchers in artificial intelligence, neural networks, linguistics, theoretical computer science, and statistics will find it particularly relevant.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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