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
- Kartoniert
- 760 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- paperback
- 204 Seiten
- Erschienen 1999
- Springer
- Gebunden
- 227 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- paperback
- 220 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 256 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 362 Seiten
- Erschienen 1985
- Springer
- hardcover
- 226 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Gebunden
- 280 Seiten
- Erschienen 2010
- Springer
- Gebunden
- 206 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 1157 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Gebunden
- 246 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2020
- Carl Hanser Verlag GmbH & C...
- Gebunden
- 295 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- Kartoniert
- 621 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer




