Advanced Models of Neural Networks: Nonlinear Dynamics and Stochasticity in Biological Neurons

Rigatos, Gerasimos G.

ISBN 10: 3662437635 ISBN 13: 9783662437636
Edité par Springer, 2014
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Synopsis :

Suitable for researchers engaged with neural networks and dynamical systems theory

Introduces advanced models of neural networks

Includes several chapters suitable for related postgraduate courses in engineering, computer science, mathematics, physics and biology

À propos de l?auteur: Dr. Gerasimos Rigatos received his Ph.D. from the Dept. of Electrical and Computer Engineering of the National Technical University of Athens, Greece. He had a postdoctoral position at IRISA, Rennes, France, he was an invited professor at the Université Paris XI (Institut d'Eléctronique Fondamentale) and a lecturer in the Dept. of Engineering of Harper-Adams University College, UK. He is now a researcher in the Unit of Industrial Automation, Industrial Systems Institute, Patras, Greece. His research interests include computational intelligence, adaptive systems, mechatronics, robotics and control, optimization and fault diagnosis.

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Détails bibliographiques

Titre : Advanced Models of Neural Networks: ...
Éditeur : Springer
Date d'édition : 2014
Reliure : Couverture rigide
Etat : New

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Rigatos, Gerasimos G.
ISBN 10 : 3662437635 ISBN 13 : 9783662437636
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Buch. Etat : Neu. Neuware -This book provides a complete study on neural structures exhibiting nonlinear and stochastic dynamics, elaborating on neural dynamics by introducing advanced models of neural networks. It overviews the main findings in the modelling of neural dynamics in terms of electrical circuits and examines their stability properties with the use of dynamical systems theory.It is suitable for researchers and postgraduate students engaged with neural networks and dynamical systems theory.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 300 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783662437636

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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a complete study on neural structures exhibiting nonlinear and stochastic dynamics, elaborating on neural dynamics by introducing advanced models of neural networks. It overviews the main findings in the modelling of neural dynamics in terms of electrical circuits and examines their stability properties with the use of dynamical systems theory. It is suitable for researchers and postgraduate students engaged with neural networks and dynamical systems theory. N° de réf. du vendeur 9783662437636

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