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9781461368090 - Competitively Inhibited Neural Networks for Adaptive Parameter Estimation: 111 (The Springer International Series in Engineering and Computer Science) de Lemmon, Mi... (7 resultados)
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Competitively Inhibited Neural Networks for Adaptive Parameter Estimation (The Springer International Series in Engineering and Computer Science, 111)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 115,38
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Competitively Inhibited Neural Networks for Adaptive Parameter Estimation
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 112,58
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 10 disponibles
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Competitively Inhibited Neural Networks for Adaptive Parameter Estimation
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 141,07
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. pp. 160.
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Competitively Inhibited Neural Networks for Adaptive Parameter Estimation
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 118,64
Envío por EUR 48,99
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Artificial Neural Networks have captured the interest of many researchers in the last five years. As with many young fields, neural network research has been largely empirical in nature, relyingstrongly on simulationstudies ofvarious network models. Empiric.
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Competitively Inhibited Neural Networks for Adaptive Parameter Estimation
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 162,93
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Neuware - Artificial Neural Networks have captured the interest of many researchers in the last five years. As with many young fields, neural network research has been largely empirical in nature, relyingstrongly on simulationstudies ofvarious network models. Empiricism is, of course, essential to any science for it provides a body of observations allowing initial characterization of the field. Eventually, however, any maturing field must begin the process of validating empirically derived conjectures with rigorous mathematical models. It is in this way that science has always pro ceeded. It is in this way that science provides conclusions that can be used across a variety of applications. This monograph by Michael Lemmon provides just such a theoretical exploration of the role ofcompetition in Artificial Neural Networks. There is 'good news' and 'bad news' associated with theoretical research in neural networks. The bad news isthat such work usually requires the understanding of and bringing together of results from many seemingly disparate disciplines such as neurobiology, cognitive psychology, theory of differential equations, largc scale systems theory, computer science, and electrical engineering. The good news is that for those capable of making this synthesis, the rewards are rich as exemplified in this monograph.
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Competitively Inhibited Neural Networks for Adaptive Parameter Estimation
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 146,41
Envío por EUR 7,52
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand pp. 160 49:B&W 6.14 x 9.21 in or 234 x 156 mm (Royal 8vo) Perfect Bound on White w/Gloss Lam.
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Competitively Inhibited Neural Networks for Adaptive Parameter Estimation
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 148,07
Envío por EUR 9,95
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. PRINT ON DEMAND pp. 160.
