Principal Component Neural Networks: Theory and Applications (Adaptive and Learning Systems for Signal Processing, Communications, and coNtrol)

Diamantaras Konstantinos, I. und Y. Kung S.:

ISBN 10: 0471054364 ISBN 13: 9780471054368

Editorial: Wiley-Interscience, 1996

Idioma: Ingl�s

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255 Seiten; 9780471054368.2 Gewicht in Gramm: 1.

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo

Principal Component Neural Networks: Theory and Applications (Adaptive and Learning Systems for Signal Processing, Communications, and coNtrol)

Editor

Wiley-Interscience

Fecha de publicaci�n

1996

Idioma

Ingl�s

ISBN 10

0471054364

ISBN 13

9780471054368

Encuadernaci�n

hardcover

Estado

Sehr gut

Peso

1 gramo

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Sinopsis

Systematically explores the relationship between principal component analysis (PCA) and neural networks. Provides a synergistic examination of the mathematical, algorithmic, application and architectural aspects of principal component neural networks. Using a unified formulation, the authors present neural models performing PCA from the Hebbian learning rule and those which use least squares learning rules such as back-propagation. Examines the principles of biological perceptual systems to explain how the brain works. Every chapter contains a selected list of applications examples from diverse areas.

Acerca del autor

K. I. Diamantaras is a research scientist at Aristotle University in Thessaloniki, Greece. He received his PhD from Princeton University and was formerly a research scientist for Siemans Corporate Research.

S. Y. Kung is Professor of Electrical Engineering at Princeton University and received his PhD from Stanford University. He was formerly a professor of electrical engineering at the University of Southern California.

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