Neural Network Design (2nd Edition)
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Howard B. Demuth

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Las opciones de envío dependen de si el producto es elegible para entrega rápida o no. Podés distinguirlos por el icono de camión:

Elegible Entrega Rápida Tiempo Costo
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*Envío Gratis: El envío es GRATIS en órdenes mayores a ¢35,000, caso contrario es ¢2,800.

2 Horas: Entrega 2 Horas es con Uber Direct en zonas especificas y esta disponible de 8am a 1pm.

Mismo Día: Para entrega Mismo Día la orden debe ser realizada antes de las 2pm, caso contrario se convierte en Siguiente Día.

Línea Blanca: Línea blanca y otros productos pesados tienen un costo de envío de ¢10,000 en GAM y ¢25,000 fuera de GAM.

Libros: La mayoría de libros requieren de un proceso de importación y el tiempo de entrega es de 15 a 20 días naturales.

Correos de Costa Rica: En órdenes mayores a ¢35,000, cubrimos el costo del primer Kilo, el Kilo adicional tiene un costo de ¢1,300.

Encomiendas: Las Encomiendas tienen un costo de envío de ¢4,000 y se retiran en la terminal de buses seleccionada.

Fuera del GAM: El tiempo de entrega corresponde al tiempo que demoramos en entregar al servicio de mensajería que seleccionaste.

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¿Cual es el tiempo de entrega en este tipo de producto?

Los pedidos internacionales tienen un tiempo de entrega de 15 a 20 días naturales puesto deben pasar por un proceso de importación al país.

¿Porque ofrecen este tipo de producto que aun no esta en el país?

Nos permite brindarte mas amplitud de opciones sin que vos tengas que hacer el trámite de importación. Nosotros lo entregamos directo en tu casa y el precio que ves publicado es el precio que vos pagás. Sin sorpresas.

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Descripción
This book, by the authors of the Neural Network Toolbox for MATLAB, provides a clear and detailed coverage of fundamental neural network architectures and learning rules. In it, the authors emphasize a coherent presentation of the principal neural networks, methods for training them and their applications to practical problems.FeaturesExtensive coverage of training methods for both feedforward networks (including multilayer and radial basis networks) and recurrent networks. In addition to conjugate gradient and Levenberg-Marquardt variations of the backpropagation algorithm, the text also covers Bayesian regularization and early stopping, which ensure the generalization ability of trained networks.Associative and competitive networks, including feature maps and learning vector quantization, are explained with simple building blocks.A chapter of practical training tips for function approximation, pattern recognition, clustering and prediction, along with five chapters presenting detailed real-world case studies.Detailed examples and numerous solved problems. Slides and comprehensive demonstration software can be downloaded from hagan.okstate.edu/nnd.html.
Detalles
Formato Tapa suave
Número de Páginas 802
Lenguaje Inglés
Editorial Martin Hagan
Fecha de Publicación 2014-09-01
Dimensiones 9.25" x 7.5" x 1.59" pulgadas
Número de Edición 2
Letra Grande No
Con Ilustraciones No
Acerca del Autor
Martin T. Hagan (Ph.D. Electrical Engineering, University of Kansas) has taught and conducted research in the areas of control systems and signal processing for the last 35 years. For the last 25 years his research has focused on the use of neural networks for control, filtering and prediction. He is a Professor in the School of Electrical and Computer Engineering at Oklahoma State University and a co-author of the Neural Network Toolbox for MATLAB. Howard B. Demuth (Ph.D. Electrical Engineering, Stanford University) has twenty-three years of industrial experience, primarily at Los Alamos National Laboratory, where he helped design and build one of the world's first electronic computers, the "MANIAC." Demuth has fifteen years teaching experience as well. He is co-author of the Neural Network Toolbox for MATLAB and currently teaches a Neural Network course for the University of Colorado at Boulder. Mark Hudson Beale (B.S. Computer Engineering, University of Idaho) is a software engineer with a focus on artificial intelligence algorithms and software development technology. Mark is co-author of the Neural Network Toolbox for MATLAB and provides related consulting through his company, MHB Inc., located in Hayden, Idaho. Orlando De Jesús (Ph.D. Electrical Engineering, Oklahoma State University) has twenty-four years of industrial experience, with AETI C.A. in Caracas, Venezuela, Halliburton in Carrollton, Texas and is currently working as Engineering Consultant in Frisco, Texas. Orlando's dissertation was a basis for the dynamic network training algorithms in the Neural Network Toolbox for MATLAB.
Garantía & Otros
Garantía: 30 dias por defectos de fabrica
Peso: 1.352 kg
SKU: 9780971732117
Publicado en Unimart.com: 29/12/23
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