Hebbian Learning and Negative Feedback Networks
Langue : anglais
Edité par Springer London, 2005
Série : Livre 11 sur 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
- Livre relié
- Neuf

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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Concentrates on one specific architecture and learning rule which no other book doesState of the art in artificial neural networks which use Hebbian learningA comparative study of a variety of techniques that have been drawn from extensions.
N° de réf. du vendeur 4289831
- Titre
- Hebbian Learning and Negative Feedback Networks
- Auteur
- Colin Fyfe
- Éditeur
- Springer London
- Année de publication
- 2005
- État de l'article
- New
- Reliure
- Gebunden
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1852338830
- ISBN à 13 chiffres
- 9781852338831
- Série
- Livre 11 sur 66: Advanced Information and Knowledge Processing
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Présentation de l'éditeur
The central idea of Hebbian Learning and Negative Feedback Networks is that artificial neural networks using negative feedback of activation can use simple Hebbian learning to self-organise so that they uncover interesting structures in data sets. Two variants are considered: the first uses a single stream of data to self-organise. By changing the learning rules for the network, it is shown how to perform Principal Component Analysis, Exploratory Projection Pursuit, Independent Component Analysis, Factor Analysis and a variety of topology preserving mappings for such data sets.
The second variants use two input data streams on which they self-organise. In their basic form, these networks are shown to perform Canonical Correlation Analysis, the statistical technique which finds those filters onto which projections of the two data streams have greatest correlation.
The book encompasses a wide range of real experiments and displays how the approaches it formulates can be applied to the analysis of real problems.
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moluna
Greven, Allemagne
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