Advanced Models of Neural Networks: Nonlinear Dynamics and Stochasticity in Biological Neurons
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Beschreibung
"Advanced Models of Neural Networks: Nonlinear Dynamics and Stochasticity in Biological Neurons" von Gerasimos G. Rigatos bietet eine umfassende Untersuchung der fortgeschrittenen Modelle neuronaler Netzwerke mit einem besonderen Fokus auf die nichtlinearen Dynamiken und stochastischen Eigenschaften biologischer Neuronen. Das Buch behandelt die mathematischen und physikalischen Grundlagen der neuronalen Modellierung, einschließlich der Differentialgleichungen und probabilistischen Ansätze, die zur Beschreibung neuronaler Aktivitäten genutzt werden. Rigatos diskutiert sowohl klassische als auch moderne Methoden zur Analyse komplexer neuronaler Systeme und beleuchtet deren Anwendungen in Bereichen wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Durch die Kombination theoretischer Konzepte mit praktischen Beispielen bietet das Buch wertvolle Einblicke für Forscher und Studierende, die sich mit den dynamischen Prozessen des Gehirns und deren technischen Implementierungen beschäftigen möchten.
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Über den Autor
Dr. Gerasimos Rigatos received his Ph.D. from the Dept. of Electrical and Computer Engineering of the National Technical University of Athens, Greece. He had a postdoctoral position at IRISA, Rennes, France, he was an invited professor at the Université Paris XI (Institut d'Eléctronique Fondamentale) and a lecturer in the Dept. of Engineering of Harper-Adams University College, UK. He is now a researcher in the Unit of Industrial Automation, Industrial Systems Institute, Patras, Greece. His research interests include computational intelligence, adaptive systems, mechatronics, robotics and control, optimization and fault diagnosis.
- hardcover
- 467 Seiten
- Erschienen 1999
- Springer
- Gebunden
- 294 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Gebunden
- 285 Seiten
- Erschienen 2016
- De Gruyter
- Taschenbuch
- 352 Seiten
- Erschienen 1991
- Westview Press
- Gebunden
- 488 Seiten
- Erschienen 2002
- Springer
- paperback
- 93 Seiten
- Erschienen 2023
- American Mathematical Society
- Gebunden
- 264 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 588 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Gebunden
- 415 Seiten
- Erschienen 2009
- Springer
- Gebunden
- 270 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 382 Seiten
- Erschienen 2007
- Birkhäuser
- Gebunden
- 264 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- hardcover
- 350 Seiten
- Erschienen 2008
- Elsevier Science




