Résumé
For graduate-level neural network courses offered in the departments of Computer Engineering, Electrical Engineering, and Computer Science.
Renowned for its thoroughness and readability, this well-organized and completely up-to-date text remains the most comprehensive treatment of neural networks from an engineering perspective. Thoroughly revised.
Do you teach a graduate level Neural Networks course?
Contents
- Introduction
- Learning Processes
- Single-Layer Perceptrons
- Multilayer Perceptrons
- Radial-Basis Function Networks
- Support Vector Machines
- Committee Machines
- Principal Components Analysis
- Self-Organizing Maps
- Information-Theoretic Models
- Stochastic Machines & Their Approximates Rooted in Statistical Mechanics
- Neurodynamic Programming
- Temporal Processing Using Feedforward Networks
- Neurodynamics
- Dynamically Driven Recurrent Networks
- Epilogue
- Bibliography
- Index
L'auteur - Simon Haykin
is University Professor and Director of the Adaptive Systems Laboratory at McMaster University (Ontario, Canada)
Caractéristiques techniques
PAPIER | |
Éditeur(s) | Prentice Hall |
Auteur(s) | Simon Haykin |
Parution | 01/01/1999 |
Édition | 2eme édition |
Nb. de pages | 842 |
Format | 17,5 x 23,5 |
Couverture | Broché |
Poids | 1205g |
Intérieur | Noir et Blanc |
EAN13 | 9780139083853 |
ISBN13 | 978-0-13-908385-3 |
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