
Neural Networks and Learning Machines: International Edition
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Beschreibung
"Neural Networks and Learning Machines" von Simon O. Haykin ist ein umfassendes Lehrbuch, das sich mit den Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepten der neuronalen Netzwerke und maschinellen Lernverfahren beschäftigt. Die internationale Ausgabe bietet einen tiefgehenden Einblick in die Theorie und Praxis dieser Technologien, die für viele moderne Anwendungen in der künstlichen Intelligenz entscheidend sind. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die biologischen Inspirationen hinter neuronalen Netzwerken und erläutert die mathematischen Grundlagen, die diesen Modellen zugrunde liegen. Es deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter Perzeptrons, mehrschichtige Feedforward-Netzwerke, Radial-Basis-Funktionsnetzwerke sowie rekurrente neuronale Netzwerke. Darüber hinaus werden wichtige Lernalgorithmen wie Backpropagation detailliert erklärt. Ein besonderes Augenmerk wird auf maschinelles Lernen gelegt, einschließlich überwachten und unüberwachten Lernens sowie Verstärkungslernen. Das Buch behandelt auch fortgeschrittene Themen wie Support Vector Machines und Deep Learning-Architekturen. Durch zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben ermöglicht das Buch den Lesern, sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Fähigkeiten zu erwerben. Es richtet sich an Studierende der Ingenieurwissenschaften und Informatik sowie an Fachleute, die ein tieferes Verständnis von neuronalen Netzwerken entwickeln möchten.
Produktdetails

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Über den Autor
- Taschenbuch
- 504 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Hardcover
- 432 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
- Gebunden
- 590 Seiten
- Erschienen 2022
- Cambridge University Pr.
- Kartoniert
- 445 Seiten
- Erschienen 2020
- dpunkt.verlag GmbH
- Kartoniert
- 235 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly
- Kartoniert
- 358 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly