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Barbara Hammer

Learning with Recurrent Neural Networks

Buch

Folding networks, a generalisation of recurrent neural networks to tree structured inputs, are investigated as a mechanism to learn regularities on classical symbolic data, for example. The architecture, the training mechanism, and several applications in different areas are explained. Afterwards a theoretical foundation, proving that the approach is appropriate as a learning mechanism in principle, is presented: Their universal approximation ability is investigated- including several new results for standard recurrent neural networks such as explicit bounds on the required number of neurons and the super Turing capability of sigmoidal recurr… Mehr

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Produktdetails


  • ISBN: 978-1-85233-343-0
  • EAN: 9781852333430
  • Produktnummer: 1382958
  • Verlag: Springer London
  • Sprache: Englisch
  • Erscheinungsjahr: 2000
  • Seitenangabe: 164 S.
  • Masse: H23.3 cm x B15.5 cm x D0.9 cm 257 g
  • Auflage: 2000
  • Abbildungen: Paperback
  • Gewicht: 257

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