Buch, Englisch, Band 931, 299 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 470 g
An Introduction to ANN Theory and Practice
Buch, Englisch, Band 931, 299 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 470 g
Reihe: Lecture Notes in Computer Science
ISBN: 978-3-540-59488-8
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
The major ANN architectures are discussed to show their powerful possibilities for empirical data analysis, particularly in situations where other methods seem to fail. Theoretical insight is offered by examining the underlying mathematical principles in a detailed, yet clear and illuminating way. Practical experience is provided by discussing several real-world applications in such areas as control, optimization, pattern recognition, software engineering, robotics, operations research, and CAM.
Zielgruppe
Professional/practitioner
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Fuzzy-Systeme
- Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Numerische Mathematik
- Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Angewandte Mathematik, Mathematische Modelle
- Mathematik | Informatik Mathematik Mathematische Analysis Variationsrechnung
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Software Engineering
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Mathematik für Informatiker
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Grafikprogrammierung
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Programmierung: Methoden und Allgemeines
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Logik, formale Sprachen, Automaten
- Technische Wissenschaften Elektronik | Nachrichtentechnik Elektronik Robotik
- Mathematik | Informatik Mathematik Algebra Elementare Algebra
Weitere Infos & Material
Introduction: Neural networks as associative devices.- Backpropagation networks for Grapheme-Phoneme conversion: A non-technical introduction.- Back Propagation.- Perceptrons.- Kohonen network.- Adaptive Resonance Theory.- Boltzmann Machines.- Representation issues in Boltzmann machines.- Optimisation networks.- Local search in combinatorial optimization.- Process identification and control.- Learning controllers using neural networks.- Key issues for successful industrial neural-network applications: An application in geology.- Neural cognodynamics.- Choosing and using a neural net.