Name: Predictive Modular Neural Networks: Applications to Time Series (en Inglés)
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Price: 162717.00 ARS
Availability: InStock
Author: Petridis, Vassilios ; Kehagias, Athanasios
ISBN: 9781461375401

portada Predictive Modular Neural Networks: Applications to Time Series (en Inglés)

Predictive Modular Neural Networks: Applications to Time Series (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Vassilios Petridis

Athanasios Kehagias

Editorial

Springer

Idioma

Inglés

N° páginas

314

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

23.4x15.6x1.8 cm

Peso

0.47 kg.

ISBN13

9781461375401

Categorías

Teoría de la codificación, cifrado y criptología
Ingeniería mecánica
Encriptación de datos
Ciencias de la computación

Predictive Modular Neural Networks: Applications to Time Series (en Inglés)

Vassilios Petridis (Autor) · Athanasios Kehagias (Autor) · Springer · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Predictive Modular Neural Networks: Applications to Time Series (en Inglés)"

The subject of this book is predictive modular neural networks and their ap- plication to time series problems: classification, prediction and identification. The intended audience is researchers and graduate students in the fields of neural networks, computer science, statistical pattern recognition, statistics, control theory and econometrics. Biologists, neurophysiologists and medical engineers may also find this book interesting. In the last decade the neural networks community has shown intense interest in both modular methods and time series problems. Similar interest has been expressed for many years in other fields as well, most notably in statistics, control theory, econometrics etc. There is a considerable overlap (not always recognized) of ideas and methods between these fields. Modular neural networks come by many other names, for instance multiple models, local models and mixtures of experts. The basic idea is to independently develop several "subnetworks" (modules), which may perform the same or re- lated tasks, and then use an "appropriate" method for combining the outputs of the subnetworks. Some of the expected advantages of this approach (when compared with the use of "lumped" or "monolithic" networks) are: superior performance, reduced development time and greater flexibility. For instance, if a module is removed from the network and replaced by a new module (which may perform the same task more efficiently), it should not be necessary to retrain the aggregate network.

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