Neural Network Learning: Theoretical Foundations

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9780521118620: Neural Network Learning: Theoretical Foundations

Neural Network Learning This book describes theoretical advances in the study of artificial neural networks. Full description

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Présentation de l'éditeur :

This book describes theoretical advances in the study of artificial neural networks. It explores probabilistic models of supervised learning problems, and addresses the key statistical and computational questions. Research on pattern classification with binary-output networks is surveyed, including a discussion of the relevance of the Vapnik–Chervonenkis dimension, and calculating estimates of the dimension for several neural network models. A model of classification by real-output networks is developed, and the usefulness of classification with a 'large margin' is demonstrated. The authors explain the role of scale-sensitive versions of the Vapnik–Chervonenkis dimension in large margin classification, and in real prediction. They also discuss the computational complexity of neural network learning, describing a variety of hardness results, and outlining two efficient constructive learning algorithms. The book is self-contained and is intended to be accessible to researchers and graduate students in computer science, engineering, and mathematics.

Revue de presse :

'The book is a useful and readable mongraph. For beginners it is a nice introduction to the subject, for experts a valuable reference.' Zentralblatt MATH

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Martin Anthony
Edité par CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom (2009)
ISBN 10 : 052111862X ISBN 13 : 9780521118620
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Description du livre CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom, 2009. Paperback. État : New. New.. 226 x 152 mm. Language: English . Brand New Book ***** Print on Demand *****.This book describes theoretical advances in the study of artificial neural networks. It explores probabilistic models of supervised learning problems, and addresses the key statistical and computational questions. Research on pattern classification with binary-output networks is surveyed, including a discussion of the relevance of the Vapnik-Chervonenkis dimension, and calculating estimates of the dimension for several neural network models. A model of classification by real-output networks is developed, and the usefulness of classification with a large margin is demonstrated. The authors explain the role of scale-sensitive versions of the Vapnik-Chervonenkis dimension in large margin classification, and in real prediction. They also discuss the computational complexity of neural network learning, describing a variety of hardness results, and outlining two efficient constructive learning algorithms. The book is self-contained and is intended to be accessible to researchers and graduate students in computer science, engineering, and mathematics. N° de réf. du libraire AAV9780521118620

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Edité par Cambridge Univ Pr (2009)
ISBN 10 : 052111862X ISBN 13 : 9780521118620
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