Tapa blanda. Texto a dos tintas. M�ltiples tablas y figuras.9780131293762. Pearson International Edition. Estados Unidos. 2009. 23x18 cent�metros. 934 p�ginas. Tapa blanda. Estado=Bien. Ingl�s.

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Bibliographic Details

Title

Neural Networks and Learning Machines

Publisher

Pearson International Edition, Estados Unidos

Publication Date

2009

Language

English

ISBN 10

0131293761

ISBN 13

9780131293762

Binding

Tapa Blanda

Edition

3� Edici�n

Condition

Bien

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About this title

Synopsis

For graduate-level neural network courses offered in the departments of Computer Engineering, Electrical Engineering, and Computer Science.

Neural Networks and Learning Machines, Third Edition is renowned for its thoroughness and readability. This well-organized and completely up-to-date text remains the most comprehensive treatment of neural networks from an engineering perspective. This is ideal for professional engineers and research scientists.

Matlab codes used for the computer experiments in the text are available for download at: http://www.pearsonhighered.com/haykin/

Refocused, revised and renamed to reflect the duality of neural networks and learning machines, this edition recognizes that the subject matter is richer when these topics are studied together. Ideas drawn from neural networks and machine learning are hybridized to perform improved learning tasks beyond the capability of either independently.

From the Back Cover

Neural Networks and Learning Machines

Third Edition

Simon Haykin

McMaster University, Canada

This third edition of a classic book presents a comprehensive treatment of neural networks and learning machines. These two pillars that are closely related. The book has been revised extensively to provide an up-to-date treatment of a subject that is continually growing in importance. Distinctive features of the book include:

• On-line learning algorithms rooted in stochastic gradient descent; small-scale and large-scale learning problems.

• Kernel methods, including support vector machines, and the representer theorem.

• Information-theoretic learning models, including copulas, independent components analysis (ICA), coherent ICA, and information bottleneck.

• Stochastic dynamic programming, including approximate and neurodynamic procedures.

• Sequential state-estimation algorithms, including Kalman and particle filters.

• Recurrent neural networks trained using sequential-state estimation algorithms.

• Insightful computer-oriented experiments.

Just as importantly, the book is written in a readable style that is Simon Haykin’s hallmark.

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Somos una librer�a que apenas est� dando sus primeros pasos, lo que en los tiempos que corren no negar�n que requiere valor; somos una librer�a modesta pero entusiasta. Nuestra vocaci�n es ser generalistas: Narrativa, Infantil y juvenil, Ciencia-Ficci�n, Novela negra, Cocina, Ciencias Sociales, etc. Nuestro cat�logo est� compuesto por libros nuevos, pero descatalogados y libros usados, alguno con bastantes a�os encima. Con �stos �ltimos intentamos ser lo m�s objetivos en su descripci�n, se�alando los defectos o particularidades que pueda tener en cualquiera de sus partes, hojas subrayadas, desprendidas, amarillentas, encuadernaci�n fatigada, etc.

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