Recurrent Neural Networks for Prediction : Learning Algorithms, Architerctures and Stability /
Contenido: 1) Introducción: historia y perspectivas de las redes neurales, 2) Fundamentos de las redes neurales, 3) Arquitectura de redes para predicción, 4) Funciones de activación utilizadas en redes neurales, 5) Arquitecturas recurrentes de redes neurales, 6) Redes neurales como filtros flexibles...
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| Autor principal: | |
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| Otros autores: | |
| Formato: | Libro |
| Idioma: | Inglés |
| Publicado: |
West Sussex, Ingleterra :
Wiley,
2001, c2001
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| Resumen: | Contenido: 1) Introducción: historia y perspectivas de las redes neurales, 2) Fundamentos de las redes neurales, 3) Arquitectura de redes para predicción, 4) Funciones de activación utilizadas en redes neurales, 5) Arquitecturas recurrentes de redes neurales, 6) Redes neurales como filtros flexibles no lineares, 7) Cuestiones de estabilidad en arquitectura de redes neurales recurrentes, 8) Reutilización de datos en algoritmos de aprendizaje flexible, 9) Una clase de algoritmos normalizados para entrenamiento en línea de redes neurales recurrentes, 10) Convergencia de algoritmos de aprendizaje en línea en redes neurales, 11) Algunas consideraciones prácticas de predictibilidad y algoritmos de aprendizaje para varas señales, 12) Exploración de la relación inherente entre parámetros en redes neurales recurrentes. |
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| Descripción física: | XXI, 285 p. |
| Público: | Peticiones 2016 Juan Diego Sánchez Torres |
| ISBN: | 0-471-49517-4 |