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hammer barbara
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learning recurrent neural networks
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Learning with Recurrent Neural Networks.
Publicado por London, Springer London Limited, 2000
ISBN 10: 185233343X ISBN 13: 9781852333430
Idioma: Inglés
Librería: Antiquariat Bookfarm, Löbnitz, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 38,40
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Añadir al carritoSoftcover. 155 S. Ehem. Bibliotheksexemplar mit Signatur und Stempel. GUTER Zustand, ein paar Gebrauchsspuren. Ex-library with stamp and library-signature. GOOD condition, some traces of use. 9781852333430 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 550.
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Learning with Recurrent Neural Networks
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Learning with Recurrent Neural Networks (Lecture Notes in Control and Information Sciences, 254)
Librería: ALLBOOKS1, Direk, SA, Australia
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EUR 52,45
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Learning with Recurrent Neural Networks (Lecture Notes in Control and Information Sciences, 254)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Learning With Recurrent Neural Networks
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Learning with Recurrent Neural Networks
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Folding networks, a generalisation of recurrent neural networks to tree structured inputs, are investigated as a mechanism to learn regularities on classical symbolic data, for example. The architecture, the training mechanism, and several applications in different areas are explained. Afterwards a theoretical foundation, proving that the approach is appropriate as a learning mechanism in principle, is presented: Their universal approximation ability is investigated - including several new results for standard recurrent neural networks such as explicit bounds on the required number of neurons and the super Turing capability of sigmoidal recurrent networks. The information theoretical learnability is examined - including several contribution to distribution dependent learnability, an answer to an open question posed by Vidyasagar, and a generalisation of the recent luckiness framework to function classes. Final ly, the complexity of training is considered - including new results on the loading problem for standard feedforward networks with an arbitrary multilayered architecture, a correlated number of neurons and training set size, a varying number of hidden neurons but fixed input dimension, or the sigmoidal activation function, respectively.
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Learning with Recurrent Neural Networks
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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EUR 56,35
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Añadir al carritoPF. Condición: New.
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Learning with Recurrent Neural Networks (Lecture Notes in Control and Information Sciences, 254)
Librería: Best Price, Torrance, CA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Learning With Recurrent Neural Networks
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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EUR 59,30
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Learning With Recurrent Neural Networks
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 60,00
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Learning with Recurrent Neural Networks
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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EUR 72,87
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Añadir al carritoCondición: New. pp. 164.
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Learning With Recurrent Neural Networks
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 65,52
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Learning with Recurrent Neural Networks (Lecture Notes in Control and Information Sciences, 254)
Librería: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Learning with Recurrent Neural Networks
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The book details a new approach which enables neural networks to deal with symbolic data, folding networksIt presents both practical applications and a precise theoretical foundationFolding networks, a generalisation of recurrent neural networks to .
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Learning with Recurrent Neural Networks
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Añadir al carritoPaperback / softback. Condición: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days 560.
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Learning with Recurrent Neural Networks
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand pp. 164 Illus.
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Learning with Recurrent Neural Networks
Publicado por Springer London, Springer London Mai 2000, 2000
ISBN 10: 185233343X ISBN 13: 9781852333430
Idioma: Inglés
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,49
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Folding networks, a generalisation of recurrent neural networks to tree structured inputs, are investigated as a mechanism to learn regularities on classical symbolic data, for example. The architecture, the training mechanism, and several applications in different areas are explained. Afterwards a theoretical foundation, proving that the approach is appropriate as a learning mechanism in principle, is presented: Their universal approximation ability is investigated- including several new results for standard recurrent neural networks such as explicit bounds on the required number of neurons and the super Turing capability of sigmoidal recurrent networks. The information theoretical learnability is examined - including several contribution to distribution dependent learnability, an answer to an open question posed by Vidyasagar, and a generalisation of the recent luckiness framework to function classes. Finally, the complexity of training is considered - including new results on the loading problem for standard feedforward networks with an arbitrary multilayered architecture, a correlated number of neurons and training set size, a varying number of hidden neurons but fixed input dimension, or the sigmoidal activation function, respectively.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 164 pp. Englisch.
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Learning with Recurrent Neural Networks
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Learning with Recurrent Neural Networks
Publicado por Springer London Mai 2000, 2000
ISBN 10: 185233343X ISBN 13: 9781852333430
Idioma: Inglés
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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EUR 123,04
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Folding networks, a generalisation of recurrent neural networks to tree structured inputs, are investigated as a mechanism to learn regularities on classical symbolic data, for example. The architecture, the training mechanism, and several applications in different areas are explained. Afterwards a theoretical foundation, proving that the approach is appropriate as a learning mechanism in principle, is presented: Their universal approximation ability is investigated - including several new results for standard recurrent neural networks such as explicit bounds on the required number of neurons and the super Turing capability of sigmoidal recurrent networks. The information theoretical learnability is examined - including several contribution to distribution dependent learnability, an answer to an open question posed by Vidyasagar, and a generalisation of the recent luckiness framework to function classes. Final ly, the complexity of training is considered - including new results on the loading problem for standard feedforward networks with an arbitrary multilayered architecture, a correlated number of neurons and training set size, a varying number of hidden neurons but fixed input dimension, or the sigmoidal activation function, respectively. 164 pp. Englisch.
