Synopsis
The author is extremely well known and respected in this field and he provides a very comprehensive text with a broad focus covering all aspects of learning theory and it's applications.
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Learning and Generalisation: With Applications to Neural Networks
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Springer, 2002
ISBN 10 : 1852333731
ISBN 13 : 9781852333737
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Learning and Generalisation : With Applications to Neural Networks
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Etat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 512 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Learning and Generalization provides a formal mathematical theory addressing intuitive questions of the type: ¿ How does a machine learn a concept on the basis of examples? ¿ How can a neural network, after training, correctly predict the outcome of a previously unseen input? ¿ How much training is required to achieve a given level of accuracy in the prediction? ¿ How can one identify the dynamical behaviour of a nonlinear control system by observing its input-output behaviour over a finite time? The second edition covers new areas including: ¿ support vector machines; ¿ fat-shattering dimensions and applications to neural network learning; ¿ learning with dependent samples generated by a beta-mixing process; ¿ connections between system identification and learning theory; ¿ probabilistic solution of 'intractable problems' in robust control and matrix theory using randomized algorithms. It also contains solutions to some of the open problems posed in the first edition, while adding new open problems. N° de réf. du vendeur 964957/2
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Learning And Generalization: With Applications To Neural Networks
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Learning and Generalisation
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Comprehensive this book covers all aspects of learning theory and its applications. Other books have a narrower focus  It contains applications not only to neural networks but also to control systems The author has . N° de réf. du vendeur 4289505
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -How does a machine learn a new concept on the basis of examples This second edition takes account of important new developments in the field. It also deals extensively with the theory of learning control systems, now comparably mature to learning of neural networks. 512 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781852333737
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Learning and Generalisation | With Applications to Neural Networks
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Buch. Etat : Neu. Learning and Generalisation | With Applications to Neural Networks | Mathukumalli Vidyasagar | Buch | xxi | Englisch | 2002 | Springer London | EAN 9781852333737 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 105045372
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Buch. Etat : Neu. Neuware -Learning and Generalization provides a formal mathematical theory addressing intuitive questions of the type:¿ How does a machine learn a concept on the basis of examples ¿ How can a neural network, after training, correctly predict the outcome of a previously unseen input ¿ How much training is required to achieve a given level of accuracy in the prediction ¿ How can one identify the dynamical behaviour of a nonlinear control system by observing its input-output behaviour over a finite time The second edition covers new areas including:¿ support vector machines;¿ fat-shattering dimensions and applications to neural network learning;¿ learning with dependent samples generated by a beta-mixing process;¿ connections between system identification and learning theory;¿ probabilistic solution of 'intractable problems' in robust control and matrix theory using randomized algorithms.It also contains solutions to some of the open problems posed in the first edition, while adding new open problems.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 512 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781852333737
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Learning and Generalisation : With Applications to Neural Networks
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Learning and Generalization provides a formal mathematical theory addressing intuitive questions of the type: - How does a machine learn a concept on the basis of examples - How can a neural network, after training, correctly predict the outcome of a previously unseen input - How much training is required to achieve a given level of accuracy in the prediction - How can one identify the dynamical behaviour of a nonlinear control system by observing its input-output behaviour over a finite time The second edition covers new areas including:- support vector machines;- fat-shattering dimensions and applications to neural network learning;- learning with dependent samples generated by a beta-mixing process;- connections between system identification and learning theory;- probabilistic solution of 'intractable problems' in robust control and matrix theory using randomized algorithms.It also contains solutions to some of the open problems posed in the first edition, while adding new open problems. N° de réf. du vendeur 9781852333737
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