Neural Networks - Simon Haykin - 2ème édition - Librairie Eyrolles

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Neural Networks

Neural Networks

Simon Haykin

842 pages, parution le 01/01/1999 (2eme édition)

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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