Gupta M.M., Jin L., Homma N. — Static and dynamic neural networks :: Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ

Главная Ex Libris Книги Журналы Статьи Серии Каталог Wanted Загрузка ХудЛит Справка Поиск по индексам Поиск Форум

Авторизация

Поиск по указателям

Gupta M.M., Jin L., Homma N. — Static and dynamic neural networks

Обсудите книгу на научном форуме

Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter

Название: Static and dynamic neural networks

Авторы: Gupta M.M., Jin L., Homma N.

Аннотация:

Provides comprehensive treatment of the theory of both static and dynamic neural networks.
* Theoretical concepts are illustrated by reference to practical examples Includes end-of-chapter exercises and end-of-chapter exercises.

Язык:

Рубрика: Computer science/Генетика, нейронные сети/

Статус предметного указателя: Готов указатель с номерами страниц

ed2k: ed2k stats

Год издания: 2003

Количество страниц: 722

Добавлена в каталог: 17.11.2005

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID

Предметный указатель

Symmetry      383
Synapse      9 24 27 40
Synapse-dependent nonlinear activation function      448
Synaptic connection      301
Synaptic operation      29 85 132
Synaptic weight      132 301 470 580
Synchronous mode      513
Synchronous operating mode      561 597 600
Synchronous state mode      548
T operator      647
t-conorm      635 647
T-norm      635 647
Tapped delay line neural network      208
Taylor series expansion      186 455
TDLNN      208
Temporal learning      398
Temporal learning process      395
Temporal trajectory      394
Thin plate splines radial basis function      229
Thinking      4
Threshold      44 301 470
Threshold, function      54
Threshold, logic      44 51 94
Tolerance parameter      127
TPBVP      142 402
Trajectory      366
Transfer function      110 657
Transient activity      331

Transient time      514
Triangular inequality      603
Triangular weighting matrix      369
Trigonometric function      258 260
Two-layered neural network      107
Two-point boundary-value problem      142 402
Undirected graph theory      571
Uniform distribution      175
Uniformly denseness      257
union      637
Unipolar set      45
Unipolar step function      521
Universal approximation capability      18 254
Universal approximator      324 674
Unstable equilibrium point      334
Variational Principle      140 400
Vectorial norm      450
Vision      4
VLSI      354
WDEKF      207
Weight decay approach      179
Weight elimination approach      180
Weight matrix      109
Weight-decoupled EKF      207
Widrow — Hoff delta rule      72
Widrow’s $\mu$ -LMS algorithm      77
XOR operation      47
XOR problem      231

1 2 3

О проекте