Neural networks an introduction B. M�ller ; J. Reinhardt / Physics of neural networks

M�ller, Berndt (Verfasser) and Joachim (Verfasser) Reinhardt:

ISBN 10: 3540523804 ISBN 13: 9783540523802

Editorial: Berlin ; Heidelberg : Springer, 1990

Idioma: Ingl�s

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XIII, 266 S. : 83 graph. Darst. ; 25 cm , 711g LEIDER OHNE FLOPPY-DISK, sonst sehr gut --- Flopyy disk is missing unfortunately, but the book is in very good condition Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 711.

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T�tulo

Neural networks an introduction B. M�ller ; J. Reinhardt / Physics of neural networks

Editor

Berlin ; Heidelberg : Springer

Fecha de publicaci�n

1990

Idioma

Ingl�s

ISBN 10

3540523804

ISBN 13

9783540523802

Encuadernaci�n

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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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