Начать новую тему Ответить на тему
Статистика раздачи
Размер: 17.85 МБ | | Скачали: 8
Сидеров: 1  [0 байт/сек]    Личеров: 0  [0 байт/сек]
Пред. тема | След. тема 

Автор
Сообщение

Ответить с цитатой 

Neural Network Programming with Java + code

Год издания: 2016
Автор: Alan Souza, Fábio Soares
Жанр или тематика: Programming

Издательство: Packt Publishing
ISBN: 978-1-78588-090-2
Язык: Английский

Формат: PDF/EPUB
Качество: Издательский макет или текст (eBook)
Интерактивное оглавление: Да
Количество страниц: 191

Описание: Vast quantities of data are produced every second. In this context, neural networks become a powerful technique to extract useful knowledge from large amounts of raw, seemingly unrelated data. One of the most preferred languages for neural network programming is Java as it is easier to write code using it, and most of the most popular neural network packages around already exist for Java. This makes it a versatile programming language for neural networks. This book gives you a complete walkthrough of the process of developing basic to advanced practical examples based on neural networks with Java. You will first learn the basics of neural networks and their process of learning. We then focus on what Perceptrons are and their features. Next, you will implement self-organizing maps using the concepts you’ve learned. Furthermore, you will learn about some of the applications that are presented in this book such as weather forecasting, disease diagnosis, customer profiling, and characters recognition (OCR). Finally, you will learn methods to optimize and adapt neural networks in real time. All the examples generated in the book are provided in the form of illustrative source code, which merges object-oriented programming (OOP) concepts and neural network features to enhance your learning experience. What You Will Learn
- Get to grips with the basics of neural networks and what they are used for
- Develop neural networks using hands-on examples
- Explore and code the most widely-used learning algorithms to make your neural network learn from most types of data
- Discover the power of neural network’s unsupervised learning process to extract the intrinsic knowledge hidden behind the data
- Apply the code generated in practical examples, including weather forecasting and pattern recognition
- Understand how to make the best choice of learning parameters to ensure you have a more effective application
- Select and split data sets into training, test, and validation, and explore validation strategies
- Discover how to improve and optimize your neural network
Create and unleash the power of neural networks by implementing professional Java code
Table of Contents
Chapter 1 Getting Started with Neural Networks
Chapter 2 How Neural Networks Learn
Chapter 3 Handling Perceptrons
Chapter 4 Self-Organizing Maps
Chapter 5 Forecasting Weather
Chapter 6 Classifying Disease Diagnosis
Chapter 7 Clustering Customer Profiles
Chapter 8 Pattern Recognition (OCR Case)
Chapter 9 Neural Network Optimization and Adaptation
Appendix A Setting up the NetBeans Environment
Appendix B Setting Up the Eclipse Environment
Appendix C References
Правила, инструкции, FAQ!!!
Торрент   Скачать торрент Магнет ссылка
Скачать торрент
[ Размер 20.04 КБ / Просмотров 106 ]

Статус
Проверен 
 
Размер  17.85 МБ
Приватный: Нет (DHT включён)
.torrent скачан  8
Как залить торрент? | Как скачать Torrent? | Ошибка в торренте? Качайте магнет  


     Отправить личное сообщение
   
Страница 1 из 1
Показать сообщения за:  Поле сортировки  
Начать новую тему Ответить на тему


Сейчас эту тему просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 1


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Перейти:  
Ресурс не предоставляет электронные версии произведений, а занимается лишь коллекционированием и каталогизацией ссылок, присылаемых и публикуемых на форуме нашими читателями. Если вы являетесь правообладателем какого-либо представленного материала и не желаете чтобы ссылка на него находилась в нашем каталоге, свяжитесь с нами и мы незамедлительно удалим её. Файлы для обмена на трекере предоставлены пользователями сайта, и администрация не несёт ответственности за их содержание. Просьба не заливать файлы, защищенные авторскими правами, а также файлы нелегального содержания!