Supervised Learning with Complex-valued Neural Networks
Recent advancements in the field of telecommunications, medical imaging and signal processing deal with signals that are inherently time varying, nonlinear and complex-valued. The time varying, nonlinear characteristics of these signals can be effectively analyzed using artificial neural networks. ...
Κύριοι συγγραφείς: | Suresh, Sundaram (Συγγραφέας), Sundararajan, Narasimhan (Συγγραφέας), Savitha, Ramasamy (Συγγραφέας) |
---|---|
Συγγραφή απο Οργανισμό/Αρχή: | SpringerLink (Online service) |
Μορφή: | Ηλεκτρονική πηγή Ηλ. βιβλίο |
Γλώσσα: | English |
Έκδοση: |
Berlin, Heidelberg :
Springer Berlin Heidelberg : Imprint: Springer,
2013.
|
Σειρά: | Studies in Computational Intelligence,
421 |
Θέματα: | |
Διαθέσιμο Online: | Full Text via HEAL-Link |
Παρόμοια τεκμήρια
-
A Biologically Inspired CMOS Image Sensor
ανά: Sarkar, Mukul, κ.ά.
Έκδοση: (2013) -
Neural Networks in a Softcomputing Framework
ανά: Du, K. -L, κ.ά.
Έκδοση: (2006) -
Motion Estimation for Video Coding Efficient Algorithms and Architectures /
ανά: Chakrabarti, Indrajit, κ.ά.
Έκδοση: (2015) -
Computer Vision Detection, Recognition and Reconstruction /
Έκδοση: (2010) -
Innovations in Intelligent Image Analysis
Έκδοση: (2011)