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Some novel analysis and learning methods for neural networks-Selected papers from the 5th International Symposium on Neural Networks

机译:神经网络的一些新颖分析和学习方法-第五届国际神经网络研讨会论文选集

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摘要

Over the past decades artificial neural networks have attracted many researchers and engineers due to its universal approximation capability to nonlinear maps, learning and generalization capability. This special issue of Neurocomputing presents 10 original articles, which are extended versions of selected papers from the 5th International Symposium on Neural Networks (ISNN2008), September 24-28, 2008. Beijing, China.
机译:在过去的几十年中,人工神经网络因其对非线性映射的通用逼近能力,学习和泛化能力而吸引了许多研究人员和工程师。本期《神经计算》提供了10篇原创文章,这些文章是2008年9月24日至28日在中国北京举行的第五届国际神经网络研讨会(ISNN2008)上某些论文的扩展版本。

著录项

  • 来源
    《Neurocomputing》 |2009年第3期|97|共1页
  • 作者

    Wen Yu; Xiangjie Liu;

  • 作者单位

    CINVESTAV-IPN, Departamento de Control Automatico, Av. IPN #2508, 07360 Mexico D.F., Mexico;

    North China Electric Power University, China;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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