Neural Networks for Pattern Recognition - Christopher M. Bishop - Librairie Eyrolles

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Neural Networks for Pattern Recognition
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Neural Networks for Pattern Recognition

Neural Networks for Pattern Recognition

Christopher M. Bishop

482 pages, parution le 10/11/1995

Résumé

This is the first comprehensive treatment of feed-forward neural networks from the perspective of statistical pattern recognition. After introducing the basic concepts, the book examines techniques for modelling probability density functions and the properties and merits of the multi-layer perceptron and radial basis function network models. Also covered are various forms of error functions, principal algorithms for error function minimalization, learning and generalization in neural networks, and Bayesian techniques and their applications. Designed as a text, with over 100 exercises, this fully up-to-date work will benefit anyone involved in the fields of neural computation and pattern recognition.

Table of contents

1. Statistical pattern recognition
2. Probability density estimation
3. Single-layer networks
4. The multi-layer perceptron
5. Radial basis functions
6. Error
7. Parameter optimization algorithms
8. Pre-processing and feature extraction
9. Learning and generalization
10. Bayesian techniques.

Caractéristiques techniques

  PAPIER
Éditeur(s) Oxford University Press
Auteur(s) Christopher M. Bishop
Parution 10/11/1995
Nb. de pages 482
EAN13 9780198538646
ISBN13 978-0-19-853864-6

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