A mesterséges neurális hálózatok alkalmazása nemlineáris adatokra

A mesterséges neurális hálózatok alkalmazása nemlineáris adatokra (Ashil Patel Hiral)

Eredeti címe:

Applications of Artificial Neural Networks for Nonlinear Data

Könyv tartalma:

Az információk feldolgozása és az adatok hatékony és eredményes elemzése létfontosságú minden olyan vállalat számára, amely versenyképes kíván maradni az adott piacon. A nemlineáris adatok azonban összetettsége és kiszámíthatatlansága miatt új kihívások elé állítják a szervezeteket.

Az egyetlen technológia, amely megfelelően képes kezelni az adatok ezen formáját, a mesterséges neurális hálózatok. Ezek a modellező rendszerek nagy előnyökkel járnak az összetett adatok szakszerű elemzésében, ugyanakkor az ezen intelligens komponensek konkrét alkalmazásaival kapcsolatos jelentős kutatások jelentősen hiányosak.

A Mesterséges neurális hálózatok alkalmazása nemlineáris adatokra című könyv a mesterséges neurális hálózatok kortárs természetével és az adatelemzésen belüli konkrét megvalósításaikkal kapcsolatos innovatív kutatások gyűjteménye. Miközben olyan témákat emel ki, mint a terjedési függvények, az optimalizálási technikák és a tanulási módszerek, ez a könyv ideális a kutatók, statisztikusok, akadémikusok, fejlesztők, tudósok, gyakorlati szakemberek, diákok és oktatók számára, akik a mesterséges neurális hálózatoknak a nemparametrikus problémák diagnosztizálásában és megoldásában való felhasználásával kapcsolatos aktuális kutatásokat keresik.

A könyv egyéb adatai:

ISBN:9781799840428
Szerző:
Kiadó:
Nyelv:angol
Kötés:Keményfedeles

Vásárlás:

Jelenleg kapható, készleten van.

A szerző további könyvei:

A mesterséges neurális hálózatok alkalmazása nemlineáris adatokra - Applications of Artificial...
Az információk feldolgozása és az adatok hatékony...
A mesterséges neurális hálózatok alkalmazása nemlineáris adatokra - Applications of Artificial Neural Networks for Nonlinear Data

A szerző munkáit az alábbi kiadók adták ki:

© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)