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Toward Deep Neural Networks

Wasd Neuronet Models, Algorithms, and Applications

Yunong Zhang, Dechao Chen, Chengxu Ye
65,95 €
+ 131 points
Format
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Description

Toward Deep Neural Networks: WASD Neuronet Models, Algorithms, and Applications introduces the outlook and extension toward deep neural networks, with a focus on the weights-and-structure determination (WASD) algorithm. Based on the authors' 20 years of research experience on neuronets, the book explores the models, algorithms, and applications of the WASD neuronet, and allows reader to extend the techniques in the book to solve scientific and engineering problems. The book will be of interest to engineers, senior undergraduates, postgraduates, and researchers in the fields of neuronets, computer mathematics, computer science, artificial intelligence, numerical algorithms, optimization, simulation and modeling, deep learning, and data mining.

Features

  • Focuses on neuronet models, algorithms, and applications
  • Designs, constructs, develops, analyzes, simulates and compares various WASD neuronet models, such as single-input WASD neuronet models, two-input WASD neuronet models, three-input WASD neuronet models, and general multi-input WASD neuronet models for function data approximations
  • Includes real-world applications, such as population prediction
  • Provides complete mathematical foundations, such as Weierstrass approximation, Bernstein polynomial approximation, Taylor polynomial approximation, and multivariate function approximation, exploring the close integration of mathematics (i.e., function approximation theories) and computers (e.g., computer algorithms)
  • Utilizes the authors' 20 years of research on neuronets

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
340
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9780367656492
Date de parution :
30-09-20
Format:
Livre broché
Format numérique:
Trade paperback (VS)
Dimensions :
178 mm x 254 mm
Poids :
652 g

Les avis