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Synopsis
Bayesian methods for neural networks are of interest to researchers in statistics, engineering, and artificial intelligence. This is a very active research area in statistics and artificial intelligence.
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Bayesian Learning for Neural Networks (Lecture Notes in Statistics, 118)
Edité par
Springer (edition 1996), 1996
ISBN 10 : 0387947248
ISBN 13 : 9780387947242
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Bayesian Learning for Neural Networks (Lecture Notes in Statistics, 118)
Edité par
Springer, 1996
ISBN 10 : 0387947248
ISBN 13 : 9780387947242
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Bayesian Learning for Neural Networks (Lecture Notes in Statistics, 118, Band 118)
Edité par
Springer, 2013
ISBN 10 : 0387947248
ISBN 13 : 9780387947242
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paperback. Etat : Befriedigend. 204 Seiten; 9780387947242.4 Gewicht in Gramm: 500. N° de réf. du vendeur 912848
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Bayesian Learning for Neural Networks (Lecture Notes in Statistics, 118)
Edité par
Springer, 1996
ISBN 10 : 0387947248
ISBN 13 : 9780387947242
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Bayesian Learning for Neural Networks (Lecture Notes in Statistics, 118)
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Bayesian Learning for Neural Networks
Edité par
Springer New York, 1996
ISBN 10 : 0387947248
ISBN 13 : 9780387947242
Neuf
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Artificial neural networks are widely used as flexible models for classification and regression applications, but questions remain about how the power of these models can be safely exploited when training data is limited. This book demonstrates how Bayesi. N° de réf. du vendeur 5912158
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Bayesian Learning for Neural Networks (Lecture Notes in Statistics, 118)
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Bayesian Learning for Neural Networks (Lecture Notes in Statistics, 118)
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Bayesian Learning for Neural Networks
Edité par
Springer New York Aug 1996, 1996
ISBN 10 : 0387947248
ISBN 13 : 9780387947242
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Taschenbuch
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Artificial 'neural networks' are widely used as flexible models for classification and regression applications, but questions remain about how the power of these models can be safely exploited when training data is limited. This book demonstrates how Bayesian methods allow complex neural network models to be used without fear of the 'overfitting' that can occur with traditional training methods. Insight into the nature of these complex Bayesian models is provided by a theoretical investigation of the priors over functions that underlie them. A practical implementation of Bayesian neural network learning using Markov chain Monte Carlo methods is also described, and software for it is freely available over the Internet. Presupposing only basic knowledge of probability and statistics, this book should be of interest to researchers in statistics, engineering, and artificial intelligence. 204 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387947242
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Bayesian Learning for Neural Networks
Edité par
Springer New York, Springer US Aug 1996, 1996
ISBN 10 : 0387947248
ISBN 13 : 9780387947242
Neuf
Taschenbuch
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Artificial 'neural networks' are widely used as flexible models for classification and regression applications, but questions remain about how the power of these models can be safely exploited when training data is limited. This book demonstrates how Bayesian methods allow complex neural network models to be used without fear of the 'overfitting' that can occur with traditional training methods. Insight into the nature of these complex Bayesian models is provided by a theoretical investigation of the priors over functions that underlie them. A practical implementation of Bayesian neural network learning using Markov chain Monte Carlo methods is also described, and software for it is freely available over the Internet. Presupposing only basic knowledge of probability and statistics, this book should be of interest to researchers in statistics, engineering, and artificial intelligence.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 204 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387947242
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