Static and Dynamic Neural Networks
From Fundamentals to Advanced Theory
Madan M. Gupta, Liang Jin, Noriyasu Homma
750 pages, parution le 07/05/2003
Résumé
Provides comprehensive treatment of the theory of both static and dynamic neural networks. Theoretical concepts are illustrated by reference to practical examples Includes end-of-chapter exercises and end-of-chapter exercises.
Contents
Foundations of Neural Networks- Neural Systems: An Introduction
- Biological Foundations of Neuronal Morphology
- Neural Units: Concepts, Models, and Learning
- Multilayered Feedforward Neural Networks (MFNNs) and Backpropagation Learning Algorithms
- Advanced Methods for Learning Adaptation in MFNNs
- Radial Basis Function Neural Networks
- Function Approximation Using Feedforward Neural Networks
- Dynamic Neural Units (DNUs): Nonlinear Models and Dynamics
- Continuous-Time Dynamic Neural Networks
- Learning and Adaptation in Dynamic Neural Networks
- Stability of Continuous-Time Dynamic Neural Networks
- Discrete-Time Dynamic Neural Networks and Their Stability
- Binary Neural Networks
- Feedback Binary Associative Memories
- Fuzzy Sets and Fuzzy Neural Networks
References and Bibliography
Appendix
Index
Appendix
Index
Caractéristiques techniques
| PAPIER | |
| Éditeur(s) | Wiley |
| Auteur(s) | Madan M. Gupta, Liang Jin, Noriyasu Homma |
| Parution | 07/05/2003 |
| Nb. de pages | 750 |
| Format | 16 x 24 |
| Couverture | Relié |
| Poids | 1157g |
| Intérieur | Noir et Blanc |
| EAN13 | 9780471219484 |
Avantages Eyrolles.com
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