Aprendizaje no supervisado: Fundamentos de la computación neuronal

Desde su fundación en 1989 por Terrence Sejnowski, Neural Computation se ha convertido en la principal revista en el campo. Foundations of Neural Computation recopila, por tema, los artículos más significativos que han aparecido en la revista durante los últimos nueve años. Este volumen de Foundations of Neural Computation, sobre algoritmos de aprendizaje no supervisados, se centra en algoritmos de aprendizaje de redes neuronales que no requieren un maestro explícito. El objetivo del aprendizaje no supervisado es extraer una representación interna eficiente de la estructura estadística implícita en las entradas. Estos algoritmos proporcionan información sobre el desarrollo de la corteza cerebral y el aprendizaje implícito en humanos. También son de interés para los ingenieros que trabajan en áreas como la visión por computadora y el reconocimiento de voz que buscan representaciones eficientes de los datos de entrada sin procesar.

Autor: Geoffrey Hinton
Editorial: MIT Press (MA)
Publicado: 14/05/1999
Páginas: 418
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.32lbs
Tamaño: 9.15h x 6.07w x 0.85d
ISBN13: 9780262581684
ISBN10: 026258168X
Categorías BISAC:
- Medicina | Neurociencia
- Psicología | Neuropsicología
- Computadoras | Ciencias de la Computación

Acerca del autor
Geoffrey Hinton es Profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Toronto.

Terrence J. Sejnowski ocupa la Cátedra Francis Crick en el Salk Institute for Biological Studies y es Profesor Distinguido en la Universidad de California, San Diego. Fue miembro del comité asesor de la iniciativa BRAIN de la administración Obama y es presidente de la Fundación Neural Information Processing (NIPS). Es autor de The Deep Learning Revolution (MIT Press) y otros libros.