Recurrent neural networks for prediction: learning...

Recurrent neural networks for prediction: learning algorithms, architectures, and stability

Danilo Mandic, Jonathon Chambers
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Within this text neural networks are considered as massively interconnected nonlinear adaptive filters. Offers a new insight into the learning algorithms, architectures and stability of recurrent neural networks and, consequently, will have instant appeal.
Año:
2001
Edición:
1st
Editorial:
John Wiley
Idioma:
english
Páginas:
295
ISBN 10:
0471495174
ISBN 13:
9780471495178
Serie:
Wiley series in adaptive and learning systems for signal processing, communications, and control
Archivo:
DJVU, 5.48 MB
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2001
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