Multilayer Neural Networks : A Generalized Net Perspective
Idioma: inglés
Editorial: Palgrave Macmillan, 2015
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The primary purpose of this book is to show that a multilayer neural network can be considered as a multistage system, and then that the learning of this class of neural networks can be treated as a special sort of the optimal control problem. In this way, the optimal control problem methodology, like dynamic programming, with modifications, can yield a new class of learning algorithms for multilayer neural networks. Another purpose of this book is to show that the generalized net theory can be successfully used as a new description of multilayer neural networks. Several generalized net descriptions of neural networks functioning processes are considered, namely: the simulation process of networks, a system of neural networks and the learning algorithms developed in this book.The generalized net approach to modelling of real systems may be used successfully for the description of a variety of technological and intellectual problems, it can be used not only for representing the parallel functioning of homogenous objects, but also for modelling non-homogenous systems, for example systems which consist of a different kind of subsystems.The use of the generalized nets methodology shows a new way to describe functioning of discrete dynamic systems.…
N° de ref. del artículo 9783319033907
- Título
- Multilayer Neural Networks : A Generalized Net Perspective
- Autor
- Maciej Krawczak
- Editorial
- Palgrave Macmillan
- Año de publicación
- 2015
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319033905
- ISBN 13
- 9783319033907
- Peso del artículo
- 306 gramos
- Dimensiones
- 235x155x11 mm
The primary purpose of this book is to show that a multilayer neural network can be considered as a multistage system, and then that the learning of this class of neural networks can be treated as a special sort of the optimal control problem. In this way, the optimal control problem methodology, like dynamic programming, with modifications, can yield a new class of learning algorithms for multilayer neural networks.
Another purpose of this book is to show that the generalized net theory can be successfully used as a new description of multilayer neural networks. Several generalized net descriptions of neural networks functioning processes are considered, namely: the simulation process of networks, a system of neural networks and the learning algorithms developed in this book.
The generalized net approach to modelling of real systems may be used successfully for the description of a variety of technological and intellectual problems, it can be used not only for representing the parallel functioning of homogenous objects, but also for modelling non-homogenous systems, for example systems which consist of a different kind of subsystems.
The use of the generalized nets methodology shows a new way to describe functioning of discrete dynamic systems.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
The primary purpose of this book is to show that a multilayer neural network can be considered as a multistage system, and then that the learning of this class of neural networks can be treated as a special sort of the optimal control problem. In this way, the optimal control problem methodology, like dynamic programming, with modifications, can yield a new class of learning algorithms for multilayer neural networks.
Another purpose of this book is to show that the generalized net theory can be successfully used as a new description of multilayer neural networks. Several generalized net descriptions of neural networks functioning processes are considered, namely: the simulation process of networks, a system of neural networks and the learning algorithms developed in this book.
The generalized net approach to modelling of real systems may be used successfully for the description of a variety of technological and intellectual problems, it can be used not only for representing the parallel functioning of homogenous objects, but also for modelling non-homogenous systems, for example systems which consist of a different kind of subsystems.
The use of the generalized nets methodology shows a new way to describe functioning of discrete dynamic systems.
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