Neural Networks for Pattern Recognition (Advanced Texts in Econometrics (Paperback))
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Beschreibung
"Neural Networks for Pattern Recognition" von Christopher M. Bishop ist ein grundlegendes Werk, das sich mit der Anwendung von neuronalen Netzwerken im Bereich der Mustererkennung befasst. Das Buch bietet eine umfassende Einführung in die Theorie und Praxis von neuronalen Netzwerken und deren Einsatz für die Erkennung und Klassifikation von Mustern in Daten. Bishop erklärt die mathematischen Grundlagen und Algorithmen, die hinter neuronalen Netzwerken stehen, und beschreibt, wie diese Modelle trainiert werden können, um komplexe Muster zu erkennen. Themen wie mehrschichtige Perzeptrons, Radial-Basis-Funktionsnetzwerke und andere Architekturen werden detailliert behandelt. Darüber hinaus diskutiert das Buch Methoden zur Evaluierung der Leistung von Modellen sowie Techniken zur Vermeidung von Überanpassung. Besonderes Augenmerk wird auf praktische Anwendungen gelegt, wobei Beispiele aus verschiedenen Bereichen wie Bild- und Spracherkennung herangezogen werden. Das Buch richtet sich an Studierende und Fachleute aus den Bereichen Informatik, Statistik und Ingenieurwissenschaften, die ein tieferes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netzwerke entwickeln möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 738 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 760 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- paperback
- 204 Seiten
- Erschienen 1999
- Springer
- Taschenbuch
- 504 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- paperback
- 220 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 197 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 1988
- Springer
- Gebunden
- 256 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 362 Seiten
- Erschienen 1985
- Springer
- paperback
- 208 Seiten
- Erschienen 1974
- Springer Berlin Heidelberg
- hardcover
- 624 Seiten
- Erschienen 1984
- Springer




