Principal Component Analysis Networks and Algorithms

Idioma: inglés

Editorial: Springer Nature Singapore Apr 2018, 2018

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book not only provides a comprehensive introduction to neural-based PCA methods in control science, but also presents many novel PCA algorithms and their extensions and generalizations, e.g., dual purpose, coupled PCA, GED, neural based SVD algorithms, etc. It also discusses in detail various analysis methods for the convergence, stabilizing, self-stabilizing property of algorithms, and introduces the deterministic discrete-time systems method to analyze the convergence of PCA/MCA algorithms. Readers should be familiar with numerical analysis and the fundamentals of statistics, such as the basics of least squares and stochastic algorithms. Although it focuses on neural networks, the book only presents their learning law, which is simply an iterative algorithm. Therefore, no a priori knowledge of neural networks is required. This book will be of interest and serve as a reference source to researchers and students in applied mathematics, statistics, engineering, and other related fields. 348 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9789811097386

Título
Principal Component Analysis Networks and Algorithms
Autor
Xiangyu Kong
Editorial
Springer Nature Singapore Apr 2018
Año de publicación
2018
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
9811097380
ISBN 13
9789811097386
Peso del artículo
528 gramos
Dimensiones
235x155x19 mm

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