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 statistica ...Cały opis
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.
SZEROKI WYBÓR
Oferujemy ponad milion pozycji anglojęzycznych – od literatury pięknej po specjalistyczną .
DARMOWA WYSYŁKA
Darmowa wysyłka do Paczkomatu od 299 zł.
ATRAKCYJNE CENY
Staramy się by ceny książek były na jak najniższym poziomie, zawsze poniżej ceny zalecanej przez wydawcę. Wszystko po to, by każdy mógł sobie pozwolić na zakup.
14 DNI NA ZWROT
Zakupione u nas książki możesz zwrócić do 14 dni, bez podawania powodów. Wystarczy nas o tym poinformować drogą e-mailową i odesłać książki pod nasz adres, a my zwrócimy pieniądze.