9789811029134 - principal component analysis networks and algorithms de hu, changhua; kong, xiangyu; duan, zhansheng (17 resultados)
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 algorithm…s, 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.
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Condición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 348 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | 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, neura…l 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.
Principal Component Analysis Networks and Algorithms
Kong, Xiangyu (Author)/ Hu, Changhua (Author)/ Duan, Zhansheng (Author)
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Buch. Condición: Neu. 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 bas…ed 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.
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Systemically summarizes neural based PCA methods with its extensions and generalizationsPresents novel neural based extensions/generalizations of PCA algorithmsIntroduces many performance analysis methods of neural ba…sed PCA methods and its.
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Editorial: Springer Nature Singapore, Springer Jan 2017, 2017
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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 S…VD 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.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 348 pp. Englisch.
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