Neural Networks for Pattern Recognition [Anglais] [Broché]

activation  algorithm  approach  approximation  basis  between  case  chapter  class  classification  component  consider  corresponding  data  decision  density  derivatives  different  direction  discussed  distribution  error  example  expression  features  figure  find  first  form  function  gaussian  general  give  given  gradient  having  hessian  hidden  however  input  large  layer  leads  linear  mapping  matrix  may  mean  methods  minimum  model  network  neural  new  note  now  number  order  output  parameters  particular  patterns  points  posterior  prior  probability  problem  procedure  represents  respect  result  section  see  set  shall  show  shown  simple  since  single  small  solution  space  step  take  target  techniques  term  therefore  thus  training  two  units  use  used  values  variables  variance  vector  weights