Learning and Generalisation : With Applications to Neural Networks
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2002
- Tapa dura
- Nuevo
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N° de ref. del artículo 9781852333737
- Título
- Learning and Generalisation : With Applications to Neural Networks
- Autor
- Mathukumalli Vidyasagar
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2002
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1852333731
- ISBN 13
- 9781852333737
- Edición
- 2ª Edición
- Peso del artículo
- 876 gramos
- Dimensiones
- 241x160x32 mm
How does a machine learn a new concept on the basis of examples? This second edition takes account of important new developments in the field. It also deals extensively with the theory of learning control systems, now comparably mature to learning of neural networks.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
Learning and Generalization provides a formal mathematical theory for addressing intuitive questions such as:
How does a machine learn a new concept on the basis of examples?
How can a neural network, after sufficient training, correctly predict the outcome of a previously unseen input?
How much training is required to achieve a specified level of accuracy in the prediction?
How can one identify the dynamical behaviour of a nonlinear control system by observing its input-output behaviour over a finite interval of time?
In its successful first edition, A Theory of Learning and Generalization was the first book to treat the problem of machine learning in conjunction with the theory of empirical processes, the latter being a well-established branch of probability theory. The treatment of both topics side-by-side leads to new insights, as well as to new results in both topics.
This second edition extends and improves upon this material, covering new areas including:
Support vector machines.
Fat-shattering dimensions and applications to neural network learning.
Learning with dependent samples generated by a beta-mixing process.
Connections between system identification and learning theory.
Probabilistic solution of 'intractable problems' in robust control and matrix theory using randomized algorithm.
Reflecting advancements in the field, solutions to some of the open problems posed in the first edition are presented, while new open problems have been added.
Learning and Generalization (second edition) is essential reading for control and system theorists, neural network researchers, theoretical computer scientists and probabilist.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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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.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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