Hinton geoffrey e (35 resultados)

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Paperback. Condición: Brand New. 1st edition. 268 pages. 9.50x6.75x0.50 inches. In Stock.

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Condición: Good. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has soft covers. In good all round condition. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,650grams, ISBN:0805802703.

Unsupervised Learning & Map Formation Foundations of Neural Computations
Hinton, Geoffrey E. (Editor)/ Sejnowski, Terrence J. (Editor)
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Condición: New. This volume on neural network learning algorithms, focuses on neural network learning algorithms that do not require an explicit teacher. These algorithms provide insights into the development of the cerebral cortex and implicit learning in humans. Editor(s): Hinton, Geoffrey E.; Sejnowski, Terrence J. Series: Computational Neuroscience. Num Pages: 414 pages, Illustrations. BIC Classification: PSAN; UGK; UYA; UYQN. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 229 x 152 x 22. Weight in Grams: 544. . 1999. Illustrated. paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland. …

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Condición: New. This volume on neural network learning algorithms, focuses on neural network learning algorithms that do not require an explicit teacher. These algorithms provide insights into the development of the cerebral cortex and implicit learning in humans. Editor(s): Hinton, Geoffrey E.; Sejnowski, Terrence J. Series: Computational Neuroscience. Num Pages: 414 pages, Illustrations. BIC Classification: PSAN; UGK; UYA; UYQN. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 229 x 152 x 22. Weight in Grams: 544. . 1999. Illustrated. paperback. . . . . …

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Paperback. Condición: New. This update of the 1981 classic on neural networks includes new commentaries by the authors that show how the original ideas are related to subsequent developments. As researchers continue to uncover ways of applying the complex information processing abilities of neural networks, they give these models an exciting future which may well involve revolutionary developments in understanding the brain and the mind -- developments that may allow researchers to build adaptive intelligent machines. The original chapters show where the ideas came from and the new commentaries show where they are going.…

Parallel Models of Associative Memory: Updated Edition
Hinton, Geoffrey E. (Edited by)/ Anderson, James A. (Edited by)
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Paperback. Condición: Brand New. 1st edition. 352 pages. 9.25x6.25x1.00 inches. In Stock.
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- Primera edición
Librería: Denominator Books, Washington, DC, Estados Unidos de AmericaDenominator Books
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Condición: Usado - Bueno
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Hardcover. Condición: Very good-. First Edition. Very good-. Text clean, minor library marks including label to spine, stamp to fore-edge. A significant collection of connectionist papers preceding Rumelhart & McClelland's Parallel Distributed Processing. Edited by Nobel laureate Hinton, whose essay on semantic networks in parallel hardware argues for distributed symbolic representations, anticipating modern neural networks and LLMs.…
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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Taschenbuch. Condición: Neu. Parallel Models of Associative Memory | Updated Edition | Geoffrey E. Hinton (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 1989 | Psychology Press | EAN 9780805802702 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu. …

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Librería: BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, AlemaniaBUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer
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Condición: gut. 1981. Parallel Models of Human Associative Memory In englischer Sprache. pages.

- Tapa blanda
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino UnidoRarewaves.com UK
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Paperback. Condición: New. This update of the 1981 classic on neural networks includes new commentaries by the authors that show how the original ideas are related to subsequent developments. As researchers continue to uncover ways of applying the complex information processing abilities of neural networks, they give these models an exciting future which may well involve revolutionary developments in understanding the brain and the mind -- developments that may allow researchers to build adaptive intelligent machines. The original chapters show where the ideas came from and the new commentaries show where they are going.…

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