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function approximation using generalized de hsu pei hsun (6 resultados)
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hsu pei hsun
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Function Approximation Using Generalized Adalines
Idioma: Inglés
Publicado por VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2010
ISBN 10: 3639225724 ISBN 13: 9783639225723
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 72,30
Envío por EUR 3,44
Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. pp. 64.
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Function Approximation Using Generalized Adalines | Fundamental Multi-state Neural Organizations
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 43,30
Envío por EUR 70,00
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Function Approximation Using Generalized Adalines | Fundamental Multi-state Neural Organizations | Pei-Hsun Hsu (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | VDM Verlag Dr. Müller | EAN 9783639225723 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Function Approximation Using Generalized Adalines
Idioma: Inglés
Publicado por VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2010
ISBN 10: 3639225724 ISBN 13: 9783639225723
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 76,38
Envío por EUR 7,51
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand pp. 64 2:B&W 6 x 9 in or 229 x 152 mm Perfect Bound on Creme w/Gloss Lam.
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Function Approximation Using Generalized Adalines
Idioma: Inglés
Publicado por VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2010
ISBN 10: 3639225724 ISBN 13: 9783639225723
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 77,82
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. 64.
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Function Approximation Using Generalized Adalines
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 39,24
Envío por EUR 48,99
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoKartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Hsu Pei-HsunPei-Hsun Hsu was born in Taiwan. She received the B.S. degree in mathematics from National Central University, M.S. degree in applied mathematics from National Dong Hwa University and now is the Ph.D. candidate of compute.
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Function Approximation Using Generalized Adalines : Fundamental Multi-state Neural Organizations
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 49,59
Envío por EUR 60,56
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Adaline (adaptive linear element) was proposed by Widrow in 1960s and it has been widely applied to construct neural networks in solving tasks of classification, noise cancellation, system identification and signal prediction. An adaline is composed of a receptive field and a threshold function with bipolar output. In this work, we generalize the bipolar threshold function to multi-state transfer function successfully and prove that adaline and perceptron are special cases of it. The supervised learning process is modeled by a mathematical framework mixed with integer and linear programming and solved by a hybrid of mean field annealing and gradient descent methods according to the criteria of minimizing design cost, maximizing utilization of Gaussian units subject to minimal model size. The numerical simulations show that the learning process is able to generate essential internal representations for the mapping underlying training samples.
