Computational Learning Theory and Natural Learning Systems: Intersections Between Theory and Experiment (A Bradford Book)
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Beschreibung
"Computational Learning Theory and Natural Learning Systems: Intersections Between Theory and Experiment," herausgegeben von Stephen Jose Hanson, ist eine Sammlung von Arbeiten, die sich mit der Schnittstelle zwischen theoretischen Ansätzen des maschinellen Lernens und praktischen Anwendungen in natürlichen Lernsystemen beschäftigt. Das Buch untersucht, wie theoretische Modelle auf reale Lernprozesse angewendet werden können und umgekehrt, wie empirische Beobachtungen aus natürlichen Systemen zur Verbesserung von Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens beitragen können. Es umfasst Beiträge zu Themen wie neuronalen Netzen, kognitiven Modellen und experimentellen Studien, die darauf abzielen, ein tieferes Verständnis dafür zu entwickeln, wie Lernen sowohl in Maschinen als auch in biologischen Organismen funktioniert.
Produktdetails
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Über den Autor
- Hardcover
- 254 Seiten
- Erschienen 2018
- O'Reilly Media, Inc, USA
- Hardcover
- 380 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 2007
- Princeton University Press
- Hardcover
- 852 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Taschenbuch
- 384 Seiten
- Erschienen 2000
- National Academies Press
- Hardcover
- 648 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover
- 328 Seiten
- Erschienen 2003
- Cambridge University Press