Buscema / Massini / Asadi-Zeydabadi | Artificial Adaptive Systems Using Auto Contractive Maps | Buch | 978-3-030-09135-4 | sack.de

Buch, Englisch, Band 131, 179 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 295 g

Reihe: Studies in Systems, Decision and Control

Buscema / Massini / Asadi-Zeydabadi

Artificial Adaptive Systems Using Auto Contractive Maps

Theory, Applications and Extensions
Softcover Nachdruck of the original 1. Auflage 2018
ISBN: 978-3-030-09135-4
Verlag: Springer International Publishing

Theory, Applications and Extensions

Buch, Englisch, Band 131, 179 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 295 g

Reihe: Studies in Systems, Decision and Control

ISBN: 978-3-030-09135-4
Verlag: Springer International Publishing


This book offers an introduction to artificial adaptive systems and a general model of the relationships between the data and algorithms used to analyze them. It subsequently describes artificial neural networks as a subclass of artificial adaptive systems, and reports on the backpropagation algorithm, while also identifying an important connection between supervised and unsupervised artificial neural networks. 

The book’s primary focus is on the auto contractive map, an unsupervised artificial neural network employing a fixed point method versus traditional energy minimization. This is a powerful tool for understanding, associating and transforming data, as demonstrated in the numerous examples presented here. A supervised version of the auto contracting map is also introduced as an outstanding method for recognizing digits and defects. In closing, the book walks the readers through the theory and examples of how the auto contracting map can be used in conjunction with another artificial neural network, the “spin-net,” as a dynamic form of auto-associative memory.


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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


An Introduction.- Artificial Neural Networks.- Auto-Contractive Maps.- Visualization of Auto-CM Output.- Dataset Transformations and Auto-CM.- Comparison of Auto-CM to Various Other Data Understanding Approaches.



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