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Description
Systematically explores the relationship between principal component analysis (PCA) and neural networks. Provides a synergistic examination of the mathematical, algorithmic, application and architectural aspects of principal component neural networks. Using a unified formulation, the authors present neural models performing PCA from the Hebbian learning rule and those which use least squares learning rules such as back-propagation. Examines the principles of biological perceptual systems to explain how the brain works. Every chapter contains a selected list of applications examples from diverse areas.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 272
- Langue:
- Anglais
- Collection :
- Tome:
- n° 4
Caractéristiques
- EAN:
- 9780471054368
- Date de parution :
- 08-03-96
- Format:
- Livre relié
- Format numérique:
- Genaaid
- Dimensions :
- 162 mm x 241 mm
- Poids :
- 566 g
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