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Learning with Recurrent Neural Networks - Couverture souple

 
9781852333430: Learning with Recurrent Neural Networks

Synopsis

Folding networks, a generalisation of recurrent neural networks to tree structured inputs, are investigated as a mechanism to learn regularities on classical symbolic data, for example. The architecture, the training mechanism, and several applications in different areas are explained. Afterwards a theoretical foundation, proving that the approach is appropriate as a learning mechanism in principle, is presented: Their universal approximation ability is investigated- including several new results for standard recurrent neural networks such as explicit bounds on the required number of neurons and the super Turing capability of sigmoidal recurrent networks. The information theoretical learnability is examined - including several contribution to distribution dependent learnability, an answer to an open question posed by Vidyasagar, and a generalisation of the recent luckiness framework to function classes. Finally, the complexity of training is considered - including new results on the loading problem for standard feedforward networks with an arbitrary multilayered architecture, a correlated number of neurons and training set size, a varying number of hidden neurons but fixed input dimension, or the sigmoidal activation function, respectively.

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9781447139591: Learning with Recurrent Neural Networks

Edition présentée

ISBN 10 :  1447139593 ISBN 13 :  9781447139591
Editeur : Springer, 2014
Couverture souple

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ISBN 10 : 185233343X ISBN 13 : 9781852333430
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Softcover. 155 S. Ehem. Bibliotheksexemplar mit Signatur und Stempel. GUTER Zustand, ein paar Gebrauchsspuren. Ex-library with stamp and library-signature. GOOD condition, some traces of use. 9781852333430 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 550. N° de réf. du vendeur 2341525

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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The book details a new approach which enables neural networks to deal with symbolic data, folding networksIt presents both practical applications and a precise theoretical foundationFolding networks, a generalisation of recurrent neural networks to . N° de réf. du vendeur 4289491

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Folding networks, a generalisation of recurrent neural networks to tree structured inputs, are investigated as a mechanism to learn regularities on classical symbolic data, for example. The architecture, the training mechanism, and several applications in different areas are explained. Afterwards a theoretical foundation, proving that the approach is appropriate as a learning mechanism in principle, is presented: Their universal approximation ability is investigated- including several new results for standard recurrent neural networks such as explicit bounds on the required number of neurons and the super Turing capability of sigmoidal recurrent networks. The information theoretical learnability is examined - including several contribution to distribution dependent learnability, an answer to an open question posed by Vidyasagar, and a generalisation of the recent luckiness framework to function classes. Finally, the complexity of training is considered - including new results on the loading problem for standard feedforward networks with an arbitrary multilayered architecture, a correlated number of neurons and training set size, a varying number of hidden neurons but fixed input dimension, or the sigmoidal activation function, respectively.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 164 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781852333430

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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Folding networks, a generalisation of recurrent neural networks to tree structured inputs, are investigated as a mechanism to learn regularities on classical symbolic data, for example. The architecture, the training mechanism, and several applications in different areas are explained. Afterwards a theoretical foundation, proving that the approach is appropriate as a learning mechanism in principle, is presented: Their universal approximation ability is investigated - including several new results for standard recurrent neural networks such as explicit bounds on the required number of neurons and the super Turing capability of sigmoidal recurrent networks. The information theoretical learnability is examined - including several contribution to distribution dependent learnability, an answer to an open question posed by Vidyasagar, and a generalisation of the recent luckiness framework to function classes. Final ly, the complexity of training is considered - including new results on the loading problem for standard feedforward networks with an arbitrary multilayered architecture, a correlated number of neurons and training set size, a varying number of hidden neurons but fixed input dimension, or the sigmoidal activation function, respectively. N° de réf. du vendeur 9781852333430

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