Aritificial Neural Networks – B. Yegnanarayana – 1st Edition

Descripción

Diseñado como un de texto de nivel introductorio sobre Neuronales Artificiales en los niveles de posgrado y grado superior en cualquier rama de la ingeniería, este libro autónomo y bien organizado destaca la necesidad de nuevos modelos de computación basados en los principios fundamentales de las redes neuronales. El profesor Yegnanarayana comprime, en las cubiertas de un solo volumen, sus varios años de rica experiencia en docencia e investigación en las áreas de procesamiento del habla, procesamiento de imágenes, artificial y redes neuronales.

Ofrece un análisis magistral de temas como los conceptos básicos de las redes neuronales artificiales, las unidades funcionales de las redes neuronales artificiales para tareas de reconocimiento de patrones, las redes neuronales Feedforward y Feedback, y las arquitecturas para tareas complejas de reconocimiento de patrones. En todo momento, el énfasis está en la función de procesamiento de patrones de las redes neuronales. Además, la presentación de aplicaciones del mundo real proporciona un impulso práctico a la discusión.

“Redes Neuronales Artificiales” de B. Yegnanarayana, en su 1ra Edición, es un libro fundamental en el campo de las redes neuronales artificiales (RNAs). Las RNAs son modelos computacionales inspirados en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, y tienen aplicaciones en una amplia gama de campos, incluyendo el aprendizaje automático, el reconocimiento de patrones y la inteligencia artificial.

Este libro proporciona una introducción completa a las RNAs, cubriendo tanto los fundamentos teóricos como las aplicaciones prácticas. Comienza con lo básico, explicando los conceptos fundamentales de las redes neuronales, incluyendo neuronas, de activación y arquitecturas de redes. El autor luego se adentra en temas más avanzados como algoritmos de entrenamiento, aprendizaje profundo y redes neuronales recurrentes.

Una de las fortalezas de este libro es su claridad y accesibilidad. El autor presenta ideas complejas de manera sencilla, lo que lo hace adecuado tanto para principiantes como para aquellos con conocimientos previos en redes neuronales. Además, el libro incluye numerosos ejemplos e ilustraciones que ayudan a los lectores a comprender los conceptos y sus aplicaciones en el mundo real.

La 1ra Edición, aunque temprana, establece una base sólida para comprender las RNAs. Introduce los principios básicos que han seguido siendo relevantes en el campo a medida que ha evolucionado. Sin embargo, es importante señalar que el campo de las redes neuronales ha experimentado avances significativos desde la publicación de esta edición, especialmente en áreas como el aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales.

Ver más
  • - INTRODUCTION
    - BASICS OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
    - ACTIVATION AND SYNAPTIC DYNAMICS
    - FUNCTIONAL UNITS OF ANN FOR PATTERN
    - FEEDFORWARD NEURAL NETWORKS
    - FEEDBACK NEURAL NETWORKS
    - COMPETITIVE LEARNING NEURAL NETWORKS
    - ARCHITECTURES FOR COMPLEX PATTERN
    - APPLICATIONS OF ANN

    Appendices
    An Overview
    Current Trends in Neural Networks
    Bibliography
    Author Index
    Subject Index
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