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Titlebook: Neurale Netze; Monika K?hle Textbook 1990 Springer-Verlag/Wien 1990 Algorithmen.Algorithmus.Automaten.Kybernetik.Lernen.Lernstrategien.Mom

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樓主: incontestable
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發(fā)表于 2025-3-25 03:27:35 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 09:33:26 | 只看該作者
Monika K?hleional examples?and figures presented in the book. An Appendix has been added to cover?some basic issues related to using Julia and the new FaultDetectionTools?and DescriptorSystems packages.?.978-3-031-35769-5978-3-031-35767-1Series ISSN 2198-4182 Series E-ISSN 2198-4190
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發(fā)表于 2025-3-25 14:48:52 | 只看該作者
Monika K?hleis on the best numerical algorithms to solve the synthesis problems for linear systems in generalized state-space form (also known as descriptor systems).Development of general synthesis procedures relying on n978-3-319-84683-5978-3-319-51559-5Series ISSN 2198-4182 Series E-ISSN 2198-4190
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發(fā)表于 2025-3-25 17:34:03 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 20:52:22 | 只看該作者
Monika K?hleis on the best numerical algorithms to solve the synthesis problems for linear systems in generalized state-space form (also known as descriptor systems).Development of general synthesis procedures relying on n978-3-319-84683-5978-3-319-51559-5Series ISSN 2198-4182 Series E-ISSN 2198-4190
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發(fā)表于 2025-3-26 03:24:55 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 07:29:25 | 只看該作者
Die Mystik Neuraler Netze,neuerdings wieder hoch in Mode gekommen. War es früher vorwiegend der Philosophie vorbehalten, Spekulationen über die innere Welt anzustellen, so interessieren sich heute speziell die Natur- und Geisteswissenschaften für Gehirnmodelle. Die Thematik ist nicht mehr problemlos einem einzigen Gebiet zur
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發(fā)表于 2025-3-26 10:53:16 | 只看該作者
Neurophysiologische Grundlagen,flug in die Biologie aufgefa?t werden, die ja bei Neuralen Netzwerken gewisserma?en als Ideenquelle dient. Sie soll helfen, komplexe Problemstellungen zu vereinfachen, bzw. zu l?sen. Hier sind die Techniker auf die medizinische Forschung angewiesen, doch leider k?nnen nicht alle pr?zisen Fragen des
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發(fā)表于 2025-3-26 14:41:24 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 19:43:37 | 只看該作者
Lernen in Neuralen Netzen, auch, wie und wo das Netz etwas speichert, das sein Verhalten bestimmt. Das statische (gespeicherte) Wissen des Netzes liegt in seinen Verbindungen (deren Gewichten) und in seinem Aufbau, das dynamische (aktuelle) ist in den Aktivierungswerten enthalten, die, wenn es sich um Ausgabe-Units handelt,
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