Buch, Englisch, 980 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 1520 g
17th International Conference, Porto, Portugal, September 9-13, 2007, Proceedings, Part I
Buch, Englisch, 980 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 1520 g
Reihe: Theoretical Computer Science and General Issues
ISBN: 978-3-540-74689-8
Verlag: Springer
This book is the first of a two-volume set that constitutes the refereed proceedings of the 17th International Conference on Artificial Neural Networks, ICANN 2007, held in Porto, Portugal, September 2007. Coverage includes advances in neural network learning methods, advances in neural network architectures, neural dynamics and complex systems, data analysis, evolutionary computing, agents learning, as well as temporal synchronization and nonlinear dynamics in neural networks.
Zielgruppe
Research
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Daten / Datenbanken Zeichen- und Zahlendarstellungen
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Logik, formale Sprachen, Automaten
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Programmierung: Methoden und Allgemeines
- Technische Wissenschaften Elektronik | Nachrichtentechnik Elektronik Robotik
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Grafikprogrammierung
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Fuzzy-Systeme
- Sozialwissenschaften Psychologie Allgemeine Psychologie Biologische Psychologie, Neuropsychologie
- Medizin | Veterinärmedizin Medizin | Public Health | Pharmazie | Zahnmedizin Klinische und Innere Medizin Neurologie, Klinische Neurowissenschaft
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Technische Informatik Systemverwaltung & Management
Weitere Infos & Material
Learning Theory.- Advances in Neural Network Learning Methods.- Ensemble Learning.- Spiking Neural Networks.- Advances in Neural Network Architectures.- Neural Dynamics and Complex Systems.- Data Analysis.- Estimation.- Spatial and Spatio-Temporal Learning.- Evolutionary Computing.- Meta Learning, Agents Learning.- Complex-Valued Neural Networks (Special Session).- Temporal Synchronization and Nonlinear Dynamics in Neural Networks (Special Session).
