Computational Learning Theory : An Introduction

Anthony, M., Biggs, N.

ISBN 10: 0521599229 ISBN 13: 9780521599221
Edité par Cambridge University Press, 1997
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This an introduction to the theory of computational learning.

Présentation de l'éditeur: Computational learning theory is a subject which has been advancing rapidly in the last few years. The authors concentrate on the probably approximately correct model of learning, and gradually develop the ideas of efficiency considerations. Finally, applications of the theory to artificial neural networks are considered. Many exercises are included throughout, and the list of references is extensive. This volume is relatively self contained as the necessary background material from logic, probability and complexity theory is included. It will therefore form an introduction to the theory of computational learning, suitable for a broad spectrum of graduate students from theoretical computer science and mathematics.

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Détails bibliographiques

Titre : Computational Learning Theory : An ...
Éditeur : Cambridge University Press
Date d'édition : 1997
Reliure : Couverture souple
Etat : Very Good

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Anthony, M.
Edité par Cambridge University Press, 1997
ISBN 10 : 0521599229 ISBN 13 : 9780521599221
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This is a self contained volume in which the authors concentrate on the probably approximately correct model . It will therefore form an introduction to the theory of computational learning, suitable for a broad spectrum of graduate students from theoretic. N° de réf. du vendeur 446941788

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Paperback. Etat : new. Paperback. Computational learning theory is a subject which has been advancing rapidly in the last few years. The authors concentrate on the probably approximately correct model of learning, and gradually develop the ideas of efficiency considerations. Finally, applications of the theory to artificial neural networks are considered. Many exercises are included throughout, and the list of references is extensive. This volume is relatively self contained as the necessary background material from logic, probability and complexity theory is included. It will therefore form an introduction to the theory of computational learning, suitable for a broad spectrum of graduate students from theoretical computer science and mathematics. Computational learning theory is one of the first attempts to construct a mathematical theory of a cognitive process. It has been a field of much interest and rapid growth in recent years. This text provides a framework for studying a variety of algorithmic processes, such as those currently in use for training artificial neural networks. The authors concentrate on an approximate model for learning and gradually develop the ideas of efficiency considerations. Finally, they consider applications of the theory to artificial neural networks. An abundance of exercises and an extensive list of references round out the text. This volume provides a comprehensive review of the topic, including information drawn from logic, probability, and complexity theory. It forms a solid introduction to the theory of comptutational learning suitable for a broad spectrum of graduate students from theoretical computer science to mathematics. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9780521599221

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