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Statistical Mechanics of Neural Networks

Haiping Huang (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This book highlights a comprehensive introduction to the fundamental statistical mechanics underneath the inner workings of neural networks. The book discusses in details important concepts and techniques including the cavity method, the mean-field theory, replica techniques, the Nishimori condition, variational methods, the dynamical mean-field theory, unsupervised learning, associative memory models, perceptron models, the chaos theory of recurrent neural networks, and eigen-spectrums of neural networks, walking new learners through the theories and must-have skillsets to understand and use neural networks. The book focuses on quantitative frameworks of neural network models where the underlying mechanisms can be precisely isolated by physics of mathematical beauty and theoretical predictions. It is a good reference for students, researchers, and practitioners in the area of neural networks.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
05.01.2022
Sprache
Englisch
EAN
9789811675690
Herausgeber
Springer Singapore
Sonderedition
Nein
Autor
Haiping Huang
Seitenanzahl
296
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Unsupervised Learning, Mean-field Theory, Cavity Method, Replica Method, Hopfield Model, Restricted Boltzmann Machine, Random Matrices
Thema-Inhalt
PHS - Statistische Physik PBWH - Mathematische Modellierung PNRP - Quanten- und theoretische Chemie UYQ - Künstliche Intelligenz
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

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

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