• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Hírek

  • Pattern Recognition Using Neural Networks: Theory and Algorithms for Engineers and Scientists

    Pattern Recognition Using Neural Networks by Looney, Carl G.;

    Theory and Algorithms for Engineers and Scientists

      • 10% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár GBP 121.99
      • 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.

        58 280 Ft (55 505 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 10% (cc. 5 828 Ft off)
      • Kedvezményes ár 52 452 Ft (49 955 Ft + 5% áfa)

    58 280 Ft

    Beszerezhetőség

    Bizonytalan a beszerezhetőség. Érdemes még egyszer keresni szerzővel és címmel. Ha nem talál másik, kapható kiadást, forduljon ügyfélszolgálatunkhoz!

    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 OUP USA
    • Megjelenés dátuma 1997. április 3.

    • ISBN 9780195079203
    • Kötéstípus Keménykötés
    • Terjedelem480 oldal
    • Méret 243x195x26 mm
    • Súly 1027 g
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk numerous line figures, tables
    • 0

    Kategóriák

    Rövid leírás:

    Pattern Recognition Using Neural Networks covers traditional linear pattern recognition and its nonlinear extension via neural networks. The approach is algorithmic for easy implementation on a computer, which makes this a refreshing what-why-and-how text that contrasts with the theoretical approach and pie-in-the-sky hyperbole of many books on neural networks. It covers the standard decision-theoretic pattern recognition of clustering via minimum
    distance, graphical and structural methods, and Bayesian discrimination. Looney has written a graduate level textbook combining the fields of pattern recognition and neural networks. It contains some theory of why the most useful networks work, the pitfalls, the algorithms to implement them, and their
    applications. This text is suitable for an advanced undergraduate or graduate level course in pattern recognition or neural networks for students in computer science or electrical and computer engineering. It is also useful as a reference and a resource for practitioners and researchers.

    Több

    Hosszú leírás:

    Pattern Regcognition with Neural Networks covers traditional linear pattern recognition and its nonlinear extension via neural networks from an algorithmic approach. The author has written a real-world practical "why-and-how" text that provides a refreshing contrast to competing texts' thoeretical appraoch and "pie-in-the-sky" claims. The text explores mulitple layered preceptrons and describes network types such as functional link, radial basis function,
    learning vector quantanization and self-organizing. The author also discusses recent clustering methods. This text is suitable for an advanced undergraduate course in pattern recognition or neural networks, and is also useful as a reference and a resource.

    This is a fairly comprehensive introduction to feedforward neutral networks...............the book is accessible and would be well-suited to serve as a text for its intended audience

    Több

    Tartalomjegyzék:

    FUNDAMENTALS OF PATTERN RECOGNITION
    Basic Concepts of Pattern Recognition
    Decision Theoretic Algorithms
    Structural Pattern Recognition
    INTRODUCTORY NEURAL NETWORKS
    Artificial Neural Network Structures
    Supervised Training via Error Backpropogation: Derivations
    Acceleration and Stabilization of Supervised Gradient Training of MLPs
    ADVANCED FUNDAMENTALS OF NEURAL NETWORKS
    Supervised Training via Strategic Search
    Advances in Network Algorithms for Recognition
    Using Hopfield Recurrent Neural Networks
    NEURAL, FEATURE, AND DATA ENGINEERING
    Neural Engineering and Testing of FANNs
    Feature and Data Engineering

    Több
    0