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Proceedings of ELM-2017

Über Proceedings of ELM-2017

ELM learning theories show that effective learning algorithms can be derived based on randomly generated hidden neurons (biological neurons, artificial neurons, wavelets, Fourier series, etc) as long as they are nonlinear piecewise continuous, independent of training data and application environments.

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  • Sprache:
  • Englisch
  • ISBN:
  • 9783030015190
  • Einband:
  • Gebundene Ausgabe
  • Seitenzahl:
  • 340
  • Veröffentlicht:
  • 17. Oktober 2018
  • Ausgabe:
  • 12019
  • Gewicht:
  • 688 g.
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Beschreibung von Proceedings of ELM-2017

ELM learning theories show that effective learning algorithms can be derived based on randomly generated hidden neurons (biological neurons, artificial neurons, wavelets, Fourier series, etc) as long as they are nonlinear piecewise continuous, independent of training data and application environments.

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