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Neural Network Learning

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Martin Anthony 作者
Cambridge University Press
译者
2009-8-20 出版日期
404 页数
USD 59.00 价格
Paperback
丛书系列
9780521118620 图书编码

Neural Network Learning 在线电子书 图书标签: 机器学习  神经网络  ML  计算机科学  Neural_Networks  NeuralNetwork   


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发表于2024-11-21


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Neural Network Learning 在线电子书 图书描述

This important work describes recent theoretical advances in the study of artificial neural networks. It explores probabilistic models of supervised learning problems, and addresses the key statistical and computational questions. Chapters survey research on pattern classification with binary-output networks, including a discussion of the relevance of the Vapnik Chervonenkis dimension, and of estimates of the dimension for several neural network models. In addition, Anthony and Bartlett develop a model of classification by real-output networks, and demonstrate the usefulness of classification with a "large margin." The authors explain the role of scale-sensitive versions of the Vapnik Chervonenkis dimension in large margin classification, and in real prediction. Key chapters also discuss the computational complexity of neural network learning, describing a variety of hardness results, and outlining two efficient, constructive learning algorithms. The book is self-contained and accessible to researchers and graduate students in computer science, engineering, and mathematics.

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