Книги з теми "Supervised neural network"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-22 книг для дослідження на тему "Supervised neural network".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте книги для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
J, Marks Robert, ed. Neural smithing: Supervised learning in feedforward artificial neural networks. Cambridge, Mass: The MIT Press, 1999.
Знайти повний текст джерелаSuresh, Sundaram, Narasimhan Sundararajan, and Ramasamy Savitha. Supervised Learning with Complex-valued Neural Networks. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-29491-4.
Повний текст джерелаGraves, Alex. Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-24797-2.
Повний текст джерелаGraves, Alex. Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012.
Знайти повний текст джерелаSuresh, Sundaram. Supervised Learning with Complex-valued Neural Networks. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013.
Знайти повний текст джерелаSurinder, Singh. Exploratory spatial data analysis using supervised neural networks. London: University of East London, 1994.
Знайти повний текст джерелаSFI/CNLS Workshop on Formal Approaches to Supervised Learning (1992 Santa Fe, N.M.). The mathematics of generalization: The proceedings of the SFI/CNLS Workshop on Formal Approaches to Supervised Learning. Edited by Wolpert David H. Reading, Mass: Addison-Wesley Pub. Co., 1995.
Знайти повний текст джерелаSupervised and unsupervised pattern recognition: Feature extraction and computational intelligence. Boca Raton, Fla: CRC Press, 2000.
Знайти повний текст джерелаLeung, Wing Kai. The specification, analysis and metrics of supervised feedforward artificial neural networks for applied science and engineering applications. Birmingham: University of Central England in Birmingham, 2002.
Знайти повний текст джерелаSupervised Learning With Complexvalued Neural Networks. Springer, 2012.
Знайти повний текст джерелаReed, Russell. Neural Smithing: Supervised Learning in Feedforward Artificial Neural Networks. A Bradford Book, 1999.
Знайти повний текст джерелаReed, Russell, and Robert J. MarksII. Neural Smithing: Supervised Learning in Feedforward Artificial Neural Networks. MIT Press, 1999.
Знайти повний текст джерелаSundararajan, Narasimhan, Sundaram Suresh, and Ramasamy Savitha. Supervised Learning with Complex-valued Neural Networks. Springer, 2012.
Знайти повний текст джерелаSupervised Sequence Labelling With Recurrent Neural Networks. Springer, 2012.
Знайти повний текст джерелаGraves, Alex. Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks. Springer, 2012.
Знайти повний текст джерелаSupervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks. Springer Berlin / Heidelberg, 2014.
Знайти повний текст джерелаSundararajan, Narasimhan, Sundaram Suresh, and Ramasamy Savitha. Supervised Learning with Complex-valued Neural Networks. Springer, 2014.
Знайти повний текст джерелаLorentz, C. MACHINE LEARNING with NEURAL NETWORKS: SUPERVISED LEARNING. EXAMPLES with MATLAB. Independently Published, 2020.
Знайти повний текст джерелаBateman, Blaine, Benjamin Johnston, Ishita Mathur, and Ashish Ranjan Jha. the Supervised Learning Workshop: A New, Interactive Approach to Understanding Supervised Learning Algorithms, 2nd Edition. Packt Publishing, Limited, 2020.
Знайти повний текст джерелаLorentz, C. SUPERVISED LEARNING TECHNIQUES. TIME SERIES FORECASTING. EXAMPLES with NEURAL NETWORKS and MATLAB. Independently Published, 2020.
Знайти повний текст джерелаMasters, Timothy. Deep Belief Nets in C++ and CUDA C: Volume 1: Restricted Boltzmann Machines and Supervised Feedforward Networks. Apress, 2018.
Знайти повний текст джерелаA Discriminative Approach to Bayesian Filtering with Applications to Human Neural Decoding. Providence, USA: Brown University, 2019.
Знайти повний текст джерела