Optimization Techniques: Volume 2
Techniques d'optimisation est une source de référence unique pour une gamme variée de méthodes d'optimisation, et comprend à la fois des structures de systèmes et des méthodes informatiques. Le texte consacre une large couverture à une vision unifiée de l'apprentissage optimal, aux techniques de transformation orthogonale, aux techniques constructives séquentielles, aux algorithmes de rétropropagation rapide, aux techniques pour les réseaux neuronaux avec des sorties non stationnaires ou dynamiques, aux applications à la satisfaction des contraintes, aux questions et techniques d'optimisation pour les réseaux neuronaux d'apprentissage non supervisé, au modèle cérébelleux optimal des systèmes de contrôle de l'articulation, à une nouvelle théorie statistique de l'apprentissage neuronal optimal et au rôle de la fonction de base radiale dans les systèmes dynamiques non-linéaires. Ce volume est utile pour les praticiens, les chercheurs et les étudiants en génie industriel, mécanique, électrique et informatique.
⬤ Il offre un traitement approfondi des contributions théoriques à l'apprentissage optimal pour les systèmes de réseaux neuronaux.
⬤ Il offre un traitement complet des techniques de transformation orthogonale pour l'optimisation des systèmes de réseaux neuronaux.
⬤ Il comprend des exemples illustratifs et un traitement complet des techniques constructives séquentielles pour l'optimisation des systèmes de réseaux neuronaux.
⬤ Les algorithmes de rétropropagation rapide, très efficaces pour l'optimisation des systèmes de réseaux neuronaux, font l'objet d'un traitement exhaustif unique en son genre.
⬤ Traite en détail des techniques d'optimisation pour les systèmes de réseaux neuronaux avec des entrées non stationnaires ou dynamiques.
⬤ Couvre les techniques d'optimisation et les applications des systèmes de réseaux neuronaux dans la satisfaction des contraintes.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)