Reconocimiento de patrones utilizando redes neuronales

Pattern Recognition Using Neural Networks Theory and Algorithms for Engineers and Scientists 
Carl G. Looney

Verificar Estado—————————————————————————————————————-

Pattern recognition using neural networks cubre el reconocimiento tradicional patrón lineal y su extensión no lineal a través de redes neuronales. El enfoque es algorítmica para una fácil implementación en un equipo, que hace de este un refrescante lo que-por qué-y cómo el texto que contrasta con el enfoque teórico y la hipérbole castillos en el cielo de muchos libros sobre redes neuronales. Cubre el reconocimiento de patrones estándar de la teoría de la decisión de la agrupación a través de la distancia mínima, los métodos gráficos y estructurales, y la discriminación Bayesiano.

Reconocedores de patrones evolucionan a través de las secciones en perceptrones, una capa de perceptrones, perceptrones múltiples capas, las redes funcionales de enlace y redes de funciones de base radial. Otras redes tratadas en el proceso son las redes de aprendizaje de cuantización vectorial, mapas de auto-organización y las redes neuronales recursivas. Backpropagation se deriva en detalle completo para una y dos capas ocultas para las dos funciones de activación sigmoide unipolar y bipolar.

El fullpropagation más eficiente, quickpropagation, la correlación en cascada, y varios métodos, como la búsqueda estratégica, gradientes conjugados, y los algoritmos genéticos se describen. Los métodos avanzados también se describen, incluyendo los algoritmos de formación completa para redes de base radial de la función y al azar redes vectorial vínculo funcional, así como la competencia de redes de aprendizaje y algoritmos de agrupamiento difuso.

Temas especiales cubiertos incluyen:
función de ingeniería
los datos de ingeniería
ingeniería neural de arquitecturas de red
validación y verificación de las redes de formación
Este libro es ideal para un estudiante de alto nivel o curso de postgrado en el reconocimiento de patrones o redes neuronales para los estudiantes de ciencias de la computación, ingeniería electrónica e ingeniería informática. También es una referencia útil y recursos para investigadores y profesionales.

Parte I. FUNDAMENTOS DE RECONOCIMIENTO DE DISEÑO

0. Conceptos Básicos de Reconocimiento de Patrones
1. Algoritmos de decisiones teórico
2. Reconocimiento de patrones estructurales
Parte II. INTRODUCCIÓN DE REDES NEURONALES

3. Estructuras de red neuronal artificial
4. El entrenamiento supervisado a través de retropropagación de error: Derivaciones
PARTE III. FUNDAMENTOS DE AVANZADA DE REDES NEURONALES

5. Aceleración y estabilización de la Formación degradado Encuadramiento de MLP
6. El entrenamiento supervisado a través de la búsqueda estratégica
7. Los avances en los algoritmos de redes para la Clasificación y reconocimiento
8. Redes Neuronales Recurrentes
PARTE IV. FUNCIÓN Y DATOS DE INGENIERÍA

9. Neuronales Ingeniería y Pruebas de Fanns
10. Características y Datos técnicos
PARTE IV. PRUEBAS Y APLICACIONES

11. Algunos estudios comparativos de Feedforward Redes Neuronales Artificiales
12. Las solicitudes de reconocimiento de patrones

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