Zustand: Sehr gut - Gepflegter, sauberer Zustand. Innen: Seiten vergilbt. Aus der Aufl�sung einer renommierten Bibliothek. Kann Stempel beinhalten. Fehlt: Diskette | Seiten: 279 | Sprache: Englisch | Produktart: B�cher. N� de ref. del art�culo 41408974/202

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Neural Networks: An Introduction (Physics of...

Editorial: Springer

A�o de publicaci�n: 1990

Encuadernaci�n: Encuadernaci�n de tapa dura

Condici�n: Sehr gut

Acerca de

Sinopsis:

The concepts of neural-network models and techniques of parallel distributed processing are comprehensively presented in a three-step approach. After a brief overview of the neural structure of the brain and the history of neural-network modelling, the reader is introduced to "neural" information processing, such as associative memory, perceptrons, feature-sensitive networks, learning strategies and practical applications. Part 2 covers more advanced subjects such as spin glasses, the mean-field theory of the Hopfield model, and the space of interactions in neural networks. The self-contained final part discusses seven programmes that provide practical demonstrations of neural-network models and their learning strategies. Software is included with the text on a 5 1/4-inch MS-DOS diskette and can be run using Borland's TURBO-C 2.0 compiler, the Microsoft C compiler (5.0), or compatible compilers.

Rese�a del editor:

The concepts of neural-network models and techniques of parallel distributed processing are comprehensively presented in a three-step approach: - After a brief overview of the neural structure of the brain and the history of neural-network modeling, the reader is introduced to "neural" information processing, i.e. associative memory, perceptrons, feature-sensitive networks, learning strategies, and practical applications. - Part 2 covers more advanced subjects such as spin glasses, the mean-field theory of the Hopfield model, and the space of interactions in neural networks. - The self-contained final part discusses seven programs that provide practical demonstrations of neural-network models and their learning strategies. Ample opportunity is given to improve and modify the source codes. The software is included on a 5 1/4 inch MS DOS diskette and can be run using Borland's TURBO C 2.0 compiler, the Microsoft C compiler (5.0), or compatible compilers.

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