Bis zu 50 % günstiger als neu
3 Jahre rebuy Garantie
Professionelles Refurbishment
ElektronikMedien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
Honor Serie
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 Generation
SamsungAlle anzeigen
Galaxy XcoverWeitere Modelle
SonyAlle anzeigen
Weitere Modelle
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
Google
AppleAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
MicrosoftAlle anzeigen
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
ObjektiveAlle anzeigen
Samyang
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
CanonAlle anzeigen
FujifilmAlle anzeigen
OlympusAlle anzeigen
PanasonicAlle anzeigen
SonyAlle anzeigen
WearablesAlle anzeigen
Fitness TrackerAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
Xiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
KopfhörerAlle anzeigen
FairphoneGoogle
LautsprecherAlle anzeigen
GoogleYamahatonies
iPodAlle anzeigen

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Perspectives of Neural-Symbolic Integration

(Broschiert, Englisch)

Keine Bewertungen vorhanden
Optischer Zustand
Beschreibung
The human brain possesses the remarkable capability of understanding, - terpreting, and producing human language, thereby relying mostly on the left hemisphere. The ability to acquire language is innate as can be seen from d- orders such as speci?c language impairment (SLI), which manifests itself in a missing sense for grammaticality. Language exhibits strong compositionality and structure. Hence biological neural networks are naturally connected to processing and generation of high-level symbolic structures. Unlike their biological counterparts, arti?cial neural networks and logic do not form such a close liason. Symbolic inference mechanisms and statistical machine learning constitute two major and very di?erent paradigms in ar- ?cial intelligence which both have their strengths and weaknesses: Statistical methods o?er ?exible and highly e?ective tools which are ideally suited for possibly corrupted or noisy data, high uncertainty and missing information as occur in everyday life such as sensor streams in robotics, measurements in medicine such as EEG and EKG, ?nancial and market indices, etc. The m- els, however, are often reduced to black box mechanisms which complicate the integration of prior high level knowledge or human inspection, and they lack theabilitytocopewitharichstructureofobjects,classes,andrelations. S- bolic mechanisms, on the other hand, are perfectly applicative for intuitive human-machine interaction, the integration of complex prior knowledge, and well founded recursive inference. Their capability of dealing with uncertainty andnoiseandtheire?ciencywhenaddressingcorruptedlargescalereal-world data sets, however, is limited. Thus, the inherent strengths and weaknesses of these two methods ideally complement each other.
213,99 €
Broschiert | Neu

oder

Auf Lager Versandbereit in 2-3 Werktagen
zzgl.

Du kannst wie immer einen Kaufalarm setzen, wenn du auf das gebrauchte Buch warten möchtest.

Auf Lager Versandbereit in 2-3 Werktagen
zzgl.

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Technische Daten


Erscheinungsdatum
25.11.2010
Sprache
Englisch
EAN
9783642093227
Herausgeber
Springer Berlin
Serien- oder Bandtitel
Studies in Computational Intelligence
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
319
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Computational Intelligence, Markov, Neural-symbolic integration, algorithms, architecture, artificial neural network, bioinformatics, classification, cognition, learning, logic, model, modeling, robot, robotics
Thema-Inhalt
TBJ - Mathematik für Ingenieure UYQ - Künstliche Intelligenz
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer Spektrum, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!