An Introduction to the Modeling of Neural Networks
Sorozatcím: Collection Alea-Saclay: Monographs and Texts in Statistical Physics;
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 82.00
-
41 500 Ft (39 524 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 20% (cc. 8 300 Ft off)
- Kedvezményes ár 33 200 Ft (31 619 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
41 500 Ft
Beszerezhetőség
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Cambridge University Press
- Megjelenés dátuma 1992. október 29.
- ISBN 9780521424875
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem492 oldal
- Méret 228x150x26 mm
- Súly 840 g
- Nyelv angol 0
Kategóriák
Rövid leírás:
This book is a beginning graduate-level introduction to neural networks which is divided into four parts.
TöbbHosszú leírás:
This text is a beginning graduate-level introduction to neural networks, focussing on current theoretical models, examining what these models can reveal about how the brain functions, and discussing the ramifications for psychology, artificial intelligence and the construction of a new generation of intelligent computers. The book is divided into four parts. The first part gives an account of the anatomy of the central nervous system, followed by a brief introduction to neurophysiology. The second part is devoted to the dynamics of neuronal states, and demonstrates how very simple models may stimulate associative memory. The third part of the book discusses models of learning, including detailed discussions on the limits of memory storage, methods of learning and their associated models, associativity, and error correction. The final part reviews possible applications of neural networks in artificial intelligence, expert systems, optimization problems, and the construction of actual neuronal supercomputers, with the potential for one-hundred-fold increase in speed over contemporary serial machines.
"...a beginning graduate-level text that discusses a wide range of neural network models and algorithms: simulated annealing, Aleksander's model, Boltzmann machine, perceptron, backpropagation, Hopfield's models, self-organization, and others. It may be especially useful for those with no or limited knowledge of the biology of neural networks and their relation to artificial neural networks." George Georgiou, Mathematical Reviews
Tartalomjegyzék:
Preface; Acknowledgments; 1. Introduction; 2. The biology of neural networks: a few features for the sake of non-biologists; 3. The dynamics of neural networks: a stochastic approach; 4. Hebbian models of associative memory; 5. Temporal sequences of patterns; 6. The problem of learning in neural networks; 7. Learning dynamics in 'visible' neural networks; 8. Solving the problem of credit assignment; 9. Self-organization; 10. Neurocomputation; 11. Neurocomputers; 12. A critical view of the modeling of neural networks; References; Index.
Több
