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Principal Component Analysis Networks and Algorithms

Xiangyu Kong, Changhua Hu, Zhansheng Duan
Livre broché | Anglais
181,95 €
+ 363 points
Format
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Description

This book not only provides a comprehensive introduction to neural-based PCA methods in control science, but also presents many novel PCA algorithms and their extensions and generalizations, e.g., dual purpose, coupled PCA, GED, neural based SVD algorithms, etc. It also discusses in detail various analysis methods for the convergence, stabilizing, self-stabilizing property of algorithms, and introduces the deterministic discrete-time systems method to analyze the convergence of PCA/MCA algorithms. Readers should be familiar with numerical analysis and the fundamentals of statistics, such as the basics of least squares and stochastic algorithms. Although it focuses on neural networks, the book only presents their learning law, which is simply an iterative algorithm. Therefore, no a priori knowledge of neural networks is required. This book will be of interest and serve as a reference source to researchers and students in applied mathematics, statistics, engineering, and other related fields.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
323
Langue:
Anglais

Caractéristiques

EAN:
9789811097386
Date de parution :
30-04-18
Format:
Livre broché
Format numérique:
Trade paperback (VS)
Dimensions :
156 mm x 234 mm
Poids :
485 g

Les avis