Optimization Techniques: Volume 2
Az Optimalizálási technikák egyedülálló referenciaforrás az optimalizálás elérésére szolgáló módszerek sokszínűségéhez, és mind a rendszerstruktúrákat, mind a számítási módszereket tartalmazza. A szöveg széleskörűen foglalkozikaz optimális tanulás egységes szemléletével, az ortogonális transzformációs technikákkal, a szekvenciális konstruktív technikákkal, a gyors visszaterjedési algoritmusokkal, a nem stacionárius vagy dinamikus kimenetekkel rendelkező neurális hálózatok technikáival, a kényszerek kielégítésének alkalmazásaival, a felügyelet nélkül tanuló neurális hálózatok optimalizálási kérdéseivel és technikáival, az artikulációs vezérlőrendszerek optimális kisagyi modelljével, az optimális neurális tanulás új statisztikai elméletével és a radiális bázisfüggvény szerepével a nemlineáris dinamikus rendszerekben. A kötet hasznos az ipari, a gyártási, a gépészeti, a villamos- és a számítástechnika gyakorlati szakemberei, kutatói és hallgatói számára.
⬤ A neurális hálózati rendszerek optimális tanulásához való elméleti hozzájárulások alapos feldolgozását nyújtja.
⬤ A neurális hálózati rendszerek optimalizálására szolgáló ortogonális transzformációs technikák átfogó kezelését nyújtja.
⬤ Tartalmaz szemléltető példákat és a neurális hálózati rendszerek optimalizálására szolgáló szekvenciális konstruktív technikák átfogó kezelését.
⬤ Egyedülállóan átfogóan kezeli a neurális hálózati rendszerek optimalizálására szolgáló, rendkívül hatékony gyors visszaterjedési algoritmusokat.
⬤ Részletesen tárgyalja a nem stacionárius vagy dinamikus bemenetekkel rendelkező neurális hálózati rendszerek optimalizálási technikáit.
⬤ Foglalkozik a neurális hálózati rendszerek optimalizálási technikáival és alkalmazásaival a kényszerek kielégítésében.
