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A new generation of neural networks is needed in telecommunications, medical imaging and signal processing as signals become more complex and nonlinear. This survey of the latest complex-valued networks includes learning algorithms and new architectures.
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A new generation of neural networks is needed in telecommunications, medical imaging and signal processing as signals become more complex and nonlinear. This survey of the latest complex-valued networks includes learning algorithms and new architectures.
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Supervised Learning with Complex-valued Neural Networks
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Recent advancements in the field of telecommunications, medical imaging and signal processing deal with signals that are inherently time varying, nonlinear and complex-valued. The time varying, nonlinear characteristics of these signals can be effectively analyzed using artificial neural networks. Furthermore, to efficiently preserve the physical characteristics of these complex-valued signals, it is important to develop complex-valued neural networks and derive their learning algorithms to represent these signals at every step of the learning process. This monograph comprises a collection of new supervised learning algorithms along with novel architectures for complex-valued neural networks. The concepts of meta-cognition equipped with a self-regulated learning have been known to be the best human learning strategy. In this monograph, the principles of meta-cognition have been introduced for complex-valued neural networks in both the batch and sequential learning modes. For applications where the computation time of the training process is critical, a fast learning complex-valued neural network called as a fully complex-valued relaxation network along with its learning algorithm has been presented. The presence of orthogonal decision boundaries helps complex-valued neural networks to outperform real-valued networks in performing classification tasks. This aspect has been highlighted. The performances of various complex-valued neural networks are evaluated on a set of benchmark and real-world function approximation and real-valued classification problems. 192 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642294907
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Supervised Learning with Complex-valued Neural Networks
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book covers recent developments and applications in the area of complex-valued neural networks This book especially addresses researchers and engineers working in the areas of neural networks, communications and signal processing, and also rese. N° de réf. du vendeur 5055920
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Supervised Learning with Complex-valued Neural Networks
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Supervised Learning With Complex-valued Neural Networks
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Supervised Learning with Complex-valued Neural Networks
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Buch. Etat : Neu. Supervised Learning with Complex-valued Neural Networks | Sundaram Suresh (u. a.) | Buch | xxii | Englisch | 2012 | Springer | EAN 9783642294907 | 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 106529971
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Supervised Learning with Complex-valued Neural Networks
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Recent advancements in the field of telecommunications, medical imaging and signal processing deal with signals that are inherently time varying, nonlinear and complex-valued. The time varying, nonlinear characteristics of these signals can be effectively analyzed using artificial neural networks. Furthermore, to efficiently preserve the physical characteristics of these complex-valued signals, it is important to develop complex-valued neural networks and derive their learning algorithms to represent these signals at every step of the learning process. This monograph comprises a collection of new supervised learning algorithms along with novel architectures for complex-valued neural networks. The concepts of meta-cognition equipped with a self-regulated learning have been known to be the best human learning strategy. In this monograph, the principles of meta-cognition have been introduced for complex-valued neural networks in both the batch and sequential learning modes. For applications where the computation time of the training process is critical, a fast learning complex-valued neural network called as a fully complex-valued relaxation network along with its learning algorithm has been presented. The presence of orthogonal decision boundaries helps complex-valued neural networks to outperform real-valued networks in performing classification tasks. This aspect has been highlighted. The performances of various complex-valued neural networks are evaluated on a set of benchmark and real-world function approximation and real-valued classification problems.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 192 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642294907
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