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Neural Network Design (2nd Edition)

   
지은이 Martin T Hagan   |   출판사 Martin Hagan  |   발행일 2014년 09월 01일   |   언어 : 영어
 
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판매가 43,800원35,000원 20%
마일리지 1% 440원
발행일 2014-09-01 | 중량: 1.35 kg | 사이즈: 4.6*19*23.5 cm
ISBN 0971732116 | 9780971732117
기타정보 원서 | 800쪽 | $ 30 | Paperback
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신경망
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    This book, by the authors of the Neural Network Toolbox for MATLAB, provides a clear and detailed coverage of fundamental neural network architectures and learning rules. In it, the authors emphasize a coherent presentation of the principal neural networks, methods for training them and their applications to practical problems. Features Extensive coverage of training methods for both feedforward networks (including multilayer and radial basis networks) and recurrent networks. In addition to conjugate gradient and Levenberg-Marquardt variations of the backpropagation algorithm, the text also covers Bayesian regularization and early stopping, which ensure the generalization ability of trained networks. Associative and competitive networks, including feature maps and learning vector quantization, are explained with simple building blocks. A chapter of practical training tips for function approximation, pattern recognition, clustering and prediction, along with five chapters presenting detailed real-world case studies. Detailed examples and numerous solved problems. Slides and comprehensive demonstration software can be downloaded from hagan.okstate.edu/nnd.html.

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