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subspace learning neural networks de cheng jian (19 résultats)
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Subspace Learning of Neural Networks (Automation and Control Engineering)
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Subspace Learning of Neural Networks (Automation and Control Engineering)
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Subspace Learning of Neural Networks
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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Subspace Learning of Neural Networks (Automation and Control Engineering)
Vendeur : Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Allemagne
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Subspace Learning of Neural Networks
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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Subspace Learning of Neural Networks
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Subspace Learning of Neural Networks
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
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Subspace Learning of Neural Networks (Automation and Control Engineering)
Vendeur : Mispah books, Redhill, SURRE, Royaume-Uni
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Subspace Learning of Neural Networks
Vendeur : Better World Books, Mishawaka, IN, Etats-Unis
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Subspace Learning of Neural Networks
Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-Unis
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Subspace Learning of Neural Networks
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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Subspace Learning of Neural Networks
Vendeur : THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Royaume-Uni
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Subspace Learning of Neural Networks
Vendeur : Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Allemagne
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Subspace Learning of Neural Networks
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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Subspace Learning of Neural Networks (Automation and Control Engineering)
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Subspace Learning of Neural Networks
Edité par Taylor & Francis Inc Sep 2010, 2010
ISBN 10 : 1439815356 ISBN 13 : 9781439815359
Langue: anglais
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
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Ajouter au panierBuch. Etat : Neu. Neuware - 'Using real-life examples to illustrate the performance of learning algorithms and instructing readers how to apply them to practical applications, this work offers a comprehensive treatment of subspace learning algorithms for neural networks. The authors summarize a decade of high quality research offering a host of practical applications. They demonstrate ways to extend the use of algorithms to fields such as encryption communication, data mining, computer vision, and signal and image processing to name just a few. The brilliance of the work lies with how it coherently builds a theoretical understanding of the convergence behavior of subspace learning algorithms through a summary of chaotic behaviors'--.
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Subspace Learning of Neural Networks
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