neural networks and statistical learning

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Neural Networks And Statistical Learning

Author : Ke-Lin Du
ISBN : 9781447155713
Genre : Computers
File Size : 70. 60 MB
Format : PDF, Kindle
Download : 911
Read : 312

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Providing a broad but in-depth introduction to neural network and machine learning in a statistical framework, this book provides a single, comprehensive resource for study and further research. All the major popular neural network models and statistical learning approaches are covered with examples and exercises in every chapter to develop a practical working understanding of the content. Each of the twenty-five chapters includes state-of-the-art descriptions and important research results on the respective topics. The broad coverage includes the multilayer perceptron, the Hopfield network, associative memory models, clustering models and algorithms, the radial basis function network, recurrent neural networks, principal component analysis, nonnegative matrix factorization, independent component analysis, discriminant analysis, support vector machines, kernel methods, reinforcement learning, probabilistic and Bayesian networks, data fusion and ensemble learning, fuzzy sets and logic, neurofuzzy models, hardware implementations, and some machine learning topics. Applications to biometric/bioinformatics and data mining are also included. Focusing on the prominent accomplishments and their practical aspects, academic and technical staff, graduate students and researchers will find that this provides a solid foundation and encompassing reference for the fields of neural networks, pattern recognition, signal processing, machine learning, computational intelligence, and data mining.

Architekturen Der Digitalen Signalverarbeitung

Author : Peter Pirsch
ISBN : 9783322967237
Genre : Technology & Engineering
File Size : 30. 15 MB
Format : PDF, ePub, Docs
Download : 587
Read : 439

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Mit den Fortschritten in der Mikroelektronik wächst auch der Bedarf an VLSI-Realisierungen von digitalen Signalverarbeitungseinheiten. Die zunehmende Komplexität der Signalverarbeitungsverfahren führt insbesondere bei Signalen mit hoher Quellenrate auf Anforderungen, die nur durch spezielle Schaltungsstrukturen erfüllt werden können. Dieses Buch behandelt Schaltungstechniken und Architekturen zur Erzielung hoher Durchsatzraten von Algorithmen der Signalverarbeitung. Neben alternativen Schaltungstechniken zur Realisierung der Basisoperationen, Addition, Multiplikation und Division werden CORDIC-Architekturen zur Implementierung transzendenter Funktionen vorgestellt. Zur Konzeption von Systemen mit Parallelverarbeitung und Pipelining wird ein allgemeines Verfahren zur Abbildung von Signalverarbeitungsalgorithmen auf anwendungsspezifischen Architekturen erläutert. Hierzu werden beispielhaft spezielle Architekturen für Filter, Matrixoperationen und die diskrete Fouriertransformation erörtert. Architekturen programmierbarer digitaler Signalprozessoren sowie beispielhafte zugehörige Implementierungen sind eingeschlossen. Das Buch soll sowohl Studenten und Ingenieure der Elektrotechnik als auch der technischen Informatik mit Architekturkonzepten der digitalen Signalverarbeitung vertraut machen.

Theorie Der Neuronalen Netze

Author : Raul Rojas
ISBN : 9783642612312
Genre : Computers
File Size : 54. 55 MB
Format : PDF, ePub
Download : 506
Read : 245

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Neuronale Netze sind ein Berechenbarkeitsparadigma, das in der Informatik zunehmende Beachtung findet. In diesem Buch werden theoretische Ansätze und Modelle, die in der Literatur verstreut sind, zu einer modellübergreifenden Theorie der künstlichen neuronalen Netze zusammengefügt. Mit ständigem Blick auf die Biologie wird - ausgehend von einfachsten Netzen - gezeigt, wie sich die Eigenschaften der Modelle verändern, wenn allgemeinere Berechnungselemente und Netztopologien eingeführt werden. Jedes Kapitel enthält Beispiele und ist ausführlich illustriert und durch bibliographische Anmerkungen abgerundet. Das Buch richtet sich an Leser, die sich einen Überblick verschaffen oder vorhandene Kenntnisse vertiefen wollen. Es ist als Grundlage für Neuroinformatikvorlesungen an deutschsprachigen Universitäten geeignet.

Neural Networks For Statistical Modeling

Author : Murray Smith
ISBN : STANFORD:36105017638508
Genre : Computers
File Size : 44. 12 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 725
Read : 307

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Learning From Data

Author : Vladimir Cherkassky
ISBN : 0470140518
Genre : Computers
File Size : 83. 41 MB
Format : PDF, Docs
Download : 248
Read : 1106

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An interdisciplinary framework for learning methodologies—covering statistics, neural networks, and fuzzy logic, this book provides a unified treatment of the principles and methods for learning dependencies from data. It establishes a general conceptual framework in which various learning methods from statistics, neural networks, and fuzzy logic can be applied—showing that a few fundamental principles underlie most new methods being proposed today in statistics, engineering, and computer science. Complete with over one hundred illustrations, case studies, and examples making this an invaluable text.

Artificial Neural Networks In Biomedicine

Author : Paulo J.G. Lisboa
ISBN : 9781447104872
Genre : Computers
File Size : 81. 70 MB
Format : PDF, Kindle
Download : 239
Read : 1293

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Following the intense research activIties of the last decade, artificial neural networks have emerged as one of the most promising new technologies for improving the quality of healthcare. Many successful applications of neural networks to biomedical problems have been reported which demonstrate, convincingly, the distinct benefits of neural networks, although many ofthese have only undergone a limited clinical evaluation. Healthcare providers and developers alike have discovered that medicine and healthcare are fertile areas for neural networks: the problems here require expertise and often involve non-trivial pattern recognition tasks - there are genuine difficulties with conventional methods, and data can be plentiful. The intense research activities in medical neural networks, and allied areas of artificial intelligence, have led to a substantial body of knowledge and the introduction of some neural systems into clinical practice. An aim of this book is to provide a coherent framework for some of the most experienced users and developers of medical neural networks in the world to share their knowledge and expertise with readers.

Statistics And Neural Networks

Author : Jim W. Kay
ISBN : 0198524226
Genre : Computers
File Size : 75. 40 MB
Format : PDF, Kindle
Download : 909
Read : 1075

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Recent years have seen a growing awareness of the interface between statistical research and recent advances in neural computing and artifical neural networks. This book covers various aspects of current work in the area, drawing together contributions from authors who are leading researchersin the two fields. Their contributions show a strong awareness of the common ground and of the advantages to be gained by taking the wider perspective. Topics covered include: nonlinear approaches to discriminant analysis; information-theoretic neural networks for unsupervised learning; Radial BasisFunction networks; techniques for optimizing predictions; approaches to the analysis of latent structure, including probabalistic principal component analysis, density networks and the use of multiple latent variables; and a substantial chapter outlining techniques and their application inindustrial case-studies. This research interface is currently extremely active and this volume gives an authoritative overview of the area, its current status and directions for future research.

Statistik Workshop F R Programmierer

Author : Allen B. Downey
ISBN : 9783868993431
Genre : Computers
File Size : 60. 4 MB
Format : PDF, ePub, Docs
Download : 127
Read : 1260

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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Parametric Optimization Singularities Pathfollowing And Jumps

Author : J. Guddat
ISBN : 9783663121602
Genre : Technology & Engineering
File Size : 87. 90 MB
Format : PDF, Kindle
Download : 867
Read : 1028

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From Statistics To Neural Networks

Author : Vladimir Cherkassky
ISBN : 9783642791192
Genre : Computers
File Size : 38. 63 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 746
Read : 1290

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The NATO Advanced Study Institute From Statistics to Neural Networks, Theory and Pattern Recognition Applications took place in Les Arcs, Bourg Saint Maurice, France, from June 21 through July 2, 1993. The meeting brought to gether over 100 participants (including 19 invited lecturers) from 20 countries. The invited lecturers whose contributions appear in this volume are: L. Almeida (INESC, Portugal), G. Carpenter (Boston, USA), V. Cherkassky (Minnesota, USA), F. Fogelman Soulie (LRI, France), W. Freeman (Berkeley, USA), J. Friedman (Stanford, USA), F. Girosi (MIT, USA and IRST, Italy), S. Grossberg (Boston, USA), T. Hastie (AT&T, USA), J. Kittler (Surrey, UK), R. Lippmann (MIT Lincoln Lab, USA), J. Moody (OGI, USA), G. Palm (U1m, Germany), B. Ripley (Oxford, UK), R. Tibshirani (Toronto, Canada), H. Wechsler (GMU, USA), C. Wellekens (Eurecom, France) and H. White (San Diego, USA). The ASI consisted of lectures overviewing major aspects of statistical and neural network learning, their links to biological learning and non-linear dynamics (chaos), and real-life examples of pattern recognition applications. As a result of lively interactions between the participants, the following topics emerged as major themes of the meeting: (1) Unified framework for the study of Predictive Learning in Statistics and Artificial Neural Networks (ANNs); (2) Differences and similarities between statistical and ANN methods for non parametric estimation from examples (learning); (3) Fundamental connections between artificial learning systems and biological learning systems.

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