Autor Livshin, Igor
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Título : Artificial Neural Networks with Java : Tools for Building Neural Network Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Livshin, Igor, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Berkeley, CA : Apress Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIX, 566 p. 95 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-1-4842-4421-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Java (lenguaje de programa informático) Inteligencia artificial Software de código abierto Java Fuente abierta Índice Dewey: 5.133 Resumen: Utilice Java para desarrollar aplicaciones de redes neuronales en este libro práctico. Después de aprender las reglas involucradas en el procesamiento de redes neuronales, procesará manualmente el primer ejemplo de red neuronal. Esto cubre los aspectos internos de la propagación frontal y posterior y facilita la comprensión de los principios fundamentales del procesamiento de redes neuronales. Redes neuronales artificiales con Java también le enseña cómo preparar los datos que se utilizarán en el desarrollo de redes neuronales y sugiere varias técnicas de preparación de datos para muchas tareas no convencionales. El siguiente gran tema que se analiza en el libro es el uso de Java para el procesamiento de redes neuronales. Utilizará el marco Encog Java y descubrirá cómo realizar un desarrollo rápido con Encog, lo que le permitirá crear aplicaciones de redes neuronales a gran escala. El libro también analiza la incapacidad de las redes neuronales para aproximarse a funciones complejas no continuas e introduce el método de microlotes que resuelve este problema. El enfoque paso a paso incluye muchos ejemplos, diagramas y capturas de pantalla para ayudarle a comprender los conceptos de forma rápida y sencilla. Usted podrá: Preparar sus datos para muchas tareas diferentes Llevar a cabo algunas tareas inusuales de redes neuronales Crear una red neuronal para procesar funciones no continuas Seleccionar y mejorar el modelo de desarrollo. Nota de contenido: Chapter 1. Learning Neural Networks -- Chapter 2. Internal Mechanism of Neural Network Processing -- Chapter 3. Manual Neural Network Processing -- Chapter 4. Java Environment and Development Tools for Building Neural Network Applications -- Chapter 5. Neural Network Development Using Java Framework -- Chapter 6. Neural network Prediction outside of the Training Range -- Chapter 7. Processing More Complex Periodic Functions -- Chapter 8. Processing Non-continuous Functions -- Chapter 9. Approximation Continuous Functions with Complex Topology -- Chapter 10. Using Neural Network for Classification of Objects -- Chapter 11. Importance of Selecting a Correct Model -- Chapter 12. Approximation of Functions in 3-D Space. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Artificial Neural Networks with Java : Tools for Building Neural Network Applications [documento electrónico] / Livshin, Igor, Autor . - 1 ed. . - Berkeley, CA : Apress, 2019 . - XIX, 566 p. 95 ilustraciones.
ISBN : 978-1-4842-4421-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Java (lenguaje de programa informático) Inteligencia artificial Software de código abierto Java Fuente abierta Índice Dewey: 5.133 Resumen: Utilice Java para desarrollar aplicaciones de redes neuronales en este libro práctico. Después de aprender las reglas involucradas en el procesamiento de redes neuronales, procesará manualmente el primer ejemplo de red neuronal. Esto cubre los aspectos internos de la propagación frontal y posterior y facilita la comprensión de los principios fundamentales del procesamiento de redes neuronales. Redes neuronales artificiales con Java también le enseña cómo preparar los datos que se utilizarán en el desarrollo de redes neuronales y sugiere varias técnicas de preparación de datos para muchas tareas no convencionales. El siguiente gran tema que se analiza en el libro es el uso de Java para el procesamiento de redes neuronales. Utilizará el marco Encog Java y descubrirá cómo realizar un desarrollo rápido con Encog, lo que le permitirá crear aplicaciones de redes neuronales a gran escala. El libro también analiza la incapacidad de las redes neuronales para aproximarse a funciones complejas no continuas e introduce el método de microlotes que resuelve este problema. El enfoque paso a paso incluye muchos ejemplos, diagramas y capturas de pantalla para ayudarle a comprender los conceptos de forma rápida y sencilla. Usted podrá: Preparar sus datos para muchas tareas diferentes Llevar a cabo algunas tareas inusuales de redes neuronales Crear una red neuronal para procesar funciones no continuas Seleccionar y mejorar el modelo de desarrollo. Nota de contenido: Chapter 1. Learning Neural Networks -- Chapter 2. Internal Mechanism of Neural Network Processing -- Chapter 3. Manual Neural Network Processing -- Chapter 4. Java Environment and Development Tools for Building Neural Network Applications -- Chapter 5. Neural Network Development Using Java Framework -- Chapter 6. Neural network Prediction outside of the Training Range -- Chapter 7. Processing More Complex Periodic Functions -- Chapter 8. Processing Non-continuous Functions -- Chapter 9. Approximation Continuous Functions with Complex Topology -- Chapter 10. Using Neural Network for Classification of Objects -- Chapter 11. Importance of Selecting a Correct Model -- Chapter 12. Approximation of Functions in 3-D Space. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
