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Neural Networks. An Introduction

  • Autor: Müller, Berndt; Reinhardt, Joachim; Strickland, Michael T.
  • Editorial: Springer

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REDES NEURONALES Y COMPLEJASUnidad DidácticaBásicoMÁSTER UNIVERSITARIO EN FÍSICA DE SISTEMAS COMPLEJOS 

Reseña

Neural Networks The concepts of neural-network models and techniques of parallel distributed processing are comprehensively presented in a three-step approach: - After a brief overview of the neural structure of the brain and the history of neural-network modeling, the reader is introduced to associative memory, preceptrons, feature-sensitive networks, learning strategies, and practical applications. - The second part covers more advanced subjects such as the statistical physics of spin glasses, the mean-field theory of the Hopfield model, and the "space of interactions" approach to the storage capacity of neural networks. - In the self-contained final part, seven programs that provide practical demonstrations of neural-network models and their learning strategies are discussed. The software is included on a 3 1/2-inch MS-DOS diskette. The source code can be modified using Borland's TURBO-C 2.0 compiler, the Microsoft C compiler (5.0), or compatible compilers.

Detalles

  • Nº de edición:
  • Año de edición: 1995
  • Número de reimpresión:
  • Año de reimpresión: 0
  • Lugar: ALEMANIA
  • Dimensiones:
  • Páginas: 331
  • Soporte:
  • ISBN: 9783540602071

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