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learning recurrent neural networks de hammer barbara (17 résultats)
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hammer barbara
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Learning with Recurrent Neural Networks.
Edité par London, Springer London Limited, 2000
ISBN 10 : 185233343X ISBN 13 : 9781852333430
Langue: anglais
Vendeur : Antiquariat Bookfarm, Löbnitz, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 38,40
Autre deviseEUR 7 expédition depuis Allemagne vers FranceQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierSoftcover. 155 S. Ehem. Bibliotheksexemplar mit Signatur und Stempel. GUTER Zustand, ein paar Gebrauchsspuren. Ex-library with stamp and library-signature. GOOD condition, some traces of use. 9781852333430 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 550.
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EUR 39,46
Autre deviseEUR 9,90 expédition depuis Allemagne vers FranceQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierEtat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 164 | Sprache: Englisch | Produktart: Sonstiges.
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Learning with Recurrent Neural Networks (Lecture Notes in Control and Information Sciences, 254)
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 60,52
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Learning with Recurrent Neural Networks
Vendeur : Chiron Media, Wallingford, Royaume-Uni
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EUR 56,53
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Learning With Recurrent Neural Networks
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
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Learning with Recurrent Neural Networks
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
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Autre deviseEUR 10,99 expédition depuis Allemagne vers FranceQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Folding networks, a generalisation of recurrent neural networks to tree structured inputs, are investigated as a mechanism to learn regularities on classical symbolic data, for example. The architecture, the training mechanism, and several applications in different areas are explained. Afterwards a theoretical foundation, proving that the approach is appropriate as a learning mechanism in principle, is presented: Their universal approximation ability is investigated - including several new results for standard recurrent neural networks such as explicit bounds on the required number of neurons and the super Turing capability of sigmoidal recurrent networks. The information theoretical learnability is examined - including several contribution to distribution dependent learnability, an answer to an open question posed by Vidyasagar, and a generalisation of the recent luckiness framework to function classes. Final ly, the complexity of training is considered - including new results on the loading problem for standard feedforward networks with an arbitrary multilayered architecture, a correlated number of neurons and training set size, a varying number of hidden neurons but fixed input dimension, or the sigmoidal activation function, respectively.
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Learning With Recurrent Neural Networks
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 59,49
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Learning With Recurrent Neural Networks
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
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Learning With Recurrent Neural Networks
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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Learning with Recurrent Neural Networks
Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 76,64
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Learning with Recurrent Neural Networks (Lecture Notes in Control and Information Sciences, 254)
Vendeur : Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 53,34
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Ajouter au panierEtat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The book details a new approach which enables neural networks to deal with symbolic data, folding networksIt presents both practical applications and a precise theoretical foundationFolding networks, a generalisation of recurrent neural networks to .
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Learning with Recurrent Neural Networks
Edité par Springer London, Springer London Mai 2000, 2000
ISBN 10 : 185233343X ISBN 13 : 9781852333430
Langue: anglais
Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
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Autre deviseEUR 15 expédition depuis Allemagne vers FranceQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Folding networks, a generalisation of recurrent neural networks to tree structured inputs, are investigated as a mechanism to learn regularities on classical symbolic data, for example. The architecture, the training mechanism, and several applications in different areas are explained. Afterwards a theoretical foundation, proving that the approach is appropriate as a learning mechanism in principle, is presented: Their universal approximation ability is investigated- including several new results for standard recurrent neural networks such as explicit bounds on the required number of neurons and the super Turing capability of sigmoidal recurrent networks. The information theoretical learnability is examined - including several contribution to distribution dependent learnability, an answer to an open question posed by Vidyasagar, and a generalisation of the recent luckiness framework to function classes. Finally, the complexity of training is considered - including new results on the loading problem for standard feedforward networks with an arbitrary multilayered architecture, a correlated number of neurons and training set size, a varying number of hidden neurons but fixed input dimension, or the sigmoidal activation function, respectively.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 164 pp. Englisch.
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Learning with Recurrent Neural Networks
Vendeur : THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
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Learning with Recurrent Neural Networks
Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 79,41
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Learning with Recurrent Neural Networks
Vendeur : Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Allemagne
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EUR 80,39
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Learning with Recurrent Neural Networks
Edité par Springer London Mai 2000, 2000
ISBN 10 : 185233343X ISBN 13 : 9781852333430
Langue: anglais
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
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EUR 123,04
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Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Folding networks, a generalisation of recurrent neural networks to tree structured inputs, are investigated as a mechanism to learn regularities on classical symbolic data, for example. The architecture, the training mechanism, and several applications in different areas are explained. Afterwards a theoretical foundation, proving that the approach is appropriate as a learning mechanism in principle, is presented: Their universal approximation ability is investigated - including several new results for standard recurrent neural networks such as explicit bounds on the required number of neurons and the super Turing capability of sigmoidal recurrent networks. The information theoretical learnability is examined - including several contribution to distribution dependent learnability, an answer to an open question posed by Vidyasagar, and a generalisation of the recent luckiness framework to function classes. Final ly, the complexity of training is considered - including new results on the loading problem for standard feedforward networks with an arbitrary multilayered architecture, a correlated number of neurons and training set size, a varying number of hidden neurons but fixed input dimension, or the sigmoidal activation function, respectively. 164 pp. Englisch.
