Regularized Radial Basis Function Networks
Theory and Applications
(Sprache: Englisch)
Dieser Band beschäftigt sich mit RBFNs, einer Klasse von Netzwerken, die in neuronalen Netzen für spezielle Anwendungen, beispielsweise in der nichtlinearen Prozeßabschätzung und -steuerung, Einsatz finden. Alle wichtigen mathematischen Begriffe und...
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Produktinformationen zu „Regularized Radial Basis Function Networks “
Dieser Band beschäftigt sich mit RBFNs, einer Klasse von Netzwerken, die in neuronalen Netzen für spezielle Anwendungen, beispielsweise in der nichtlinearen Prozeßabschätzung und -steuerung, Einsatz finden. Alle wichtigen mathematischen Begriffe und Theoreme werden ausführlich erläutert. Ein maßgebliches Buch zu einer hochmodernen Technologie!
Klappentext zu „Regularized Radial Basis Function Networks “
Simon Haykin is a well-known author of books on neural networks.* An authoritative book dealing with cutting edge technology.
* This book has no competition.
Inhaltsverzeichnis zu „Regularized Radial Basis Function Networks “
Preface.Notations.
Introduction.
Basic Tools.
Probability Estimation and Pattern Classification.
Nonlinear Time-Series Prediction.
Nonlinear State Estimation.
Dynamic Reconstruction of Chaotic Processes.
Discussion.
Appendix of Notes to the Text.
References.
Index.
Autoren-Porträt von Paul V. Yee, Simon Haykin
Simon Haykin, PhD, is Distinguished University Professor and Director of the Cognitive Systems Laboratory in the Faculty of Engineering at McMaster University. A world-renowned authority on adaptive and learning systems, Dr. Haykin has pioneered signal-processing techniques and systems for radar and communication applications, culminating in the study of cognitive dynamic systems, which has become his research passion.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Paul V. Yee , Simon Haykin
- 2001, 1. Auflage, XVI, 192 Seiten, mit Abbildungen, Maße: 23,8 cm, Gebunden, Englisch
- Verlag: Wiley & Sons
- ISBN-10: 0471353493
- ISBN-13: 9780471353492
Sprache:
Englisch
Pressezitat
"To serve as a bridge between nonparametric estimation and artificial neural networks, Yee...and Haykin...examines the interplay of ides in the two ideas." (SciTech Book News Vol. 25, No. 2 June 2001)"...the book serves as a bridge between the two areas of nonparametric kernel estimations and artificial neural networks...well written..." ( Technometrics , Vol. 44, No. 3, August 2002)
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