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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Perceptron and Neural Networks

verfasst von : Ameet V Joshi

Erschienen in: Machine Learning and Artificial Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this chapter we will study the classical theory of neural networks based on multilayer perceptron. We will learn the architecture of the neural networks and feedforward operation. We will learn about the activation functions and their importance. We will learn different methods to train the neural networks and compare their advantages and disadvantages. Then we will see different type of architecture in the form of radial basis function networks and understand their conceptual interpretation. Then we will conclude the chapter with concepts of overfitting and regularization.

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Literatur
44.
Frank Rosenblatt, The Perceptron - a perceiving and recognizing automation, Report 85–460, Cornell Aeronautical Laboratory, 1957.
45.
Zafer CÖMERT and Adnan Fatih KOCAMAZ, A study of artificial neural network training algorithms forclassification of cardiotocography signals, Journal of Science and Technology, Y 7(2)(2017) 93–103.
46.
Babak Hassibi, David Stork, Gregory Wolff, Takahiro Watanabe Optimal brain surgeon: extensions and performance comparisons, NIPS, 1993.
47.
Yann LeCun, John Denker, Sara Solla, Optimal Brain Damage, NIPS 1989.
Metadaten
Titel
Perceptron and Neural Networks
verfasst von
Ameet V Joshi
Copyright-Jahr
2020
Buch
Machine Learning and Artificial Intelligence

Print ISBN: 978-3-030-26621-9

Electronic ISBN: 978-3-030-26622-6

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-26622-6_5

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