TEST - Catálogo BURRF
   

Sensitivity Analysis for Neural Networks / (Registro nro. 300649)

Detalles MARC
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03122nam a22004095i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 300649
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control MX-SnUAN
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20170705134251.0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 150903s2010 gw | o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783642025327
-- 9783642025327
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/9783642025327
Fuente del número o código doi
035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA
Número de control de sistema vtls000353370
039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO]
Nivel de reglas en descripción bibliográfica 201509030519
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar no-encabezamientos de materia en puntos de acceso VLOAD
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia 201405060319
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación VLOAD
-- 201402180943
-- staff
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen MX-SnUAN
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor MX-SnUAN
Normas de descripción rda
050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q334-342
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Yeung, Daniel S.
Término indicativo de función/relación autor
9 (RLIN) 330306
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Sensitivity Analysis for Neural Networks /
Mención de responsabilidad, etc. by Daniel S. Yeung, Ian Cloete, Daming Shi, Wing W. Y. Ng.
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Berlin, Heidelberg :
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer Berlin Heidelberg,
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2010.
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión viii, 86 páginas 24 ilustraciones
Otras características físicas recurso en línea.
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio computadora
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso en línea
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
Fuente rda
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Natural Computing Series,
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 1619-7127
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general Springer eBooks
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato to Neural Networks -- Principles of Sensitivity Analysis -- Hyper-Rectangle Model -- Sensitivity Analysis with Parameterized Activation Function -- Localized Generalization Error Model -- Critical Vector Learning for RBF Networks -- Sensitivity Analysis of Prior Knowledge1 -- Applications.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Artificial neural networks are used to model systems that receive inputs and produce outputs. The relationships between the inputs and outputs and the representation parameters are critical issues in the design of related engineering systems, and sensitivity analysis concerns methods for analyzing these relationships. Perturbations of neural networks are caused by machine imprecision, and they can be simulated by embedding disturbances in the original inputs or connection weights, allowing us to study the characteristics of a function under small perturbations of its parameters. This is the first book to present a systematic description of sensitivity analysis methods for artificial neural networks. It covers sensitivity analysis of multilayer perceptron neural networks and radial basis function neural networks, two widely used models in the machine learning field. The authors examine the applications of such analysis in tasks such as feature selection, sample reduction, and network optimization. The book will be useful for engineers applying neural network sensitivity analysis to solve practical problems, and for researchers interested in foundational problems in neural networks.
590 ## - NOTA LOCAL (RLIN)
Nota local Para consulta fuera de la UANL se requiere clave de acceso remoto.
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Cloete, Ian.
Término indicativo de función/relación autor
9 (RLIN) 338184
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Shi, Daming.
Término indicativo de función/relación autor
9 (RLIN) 338185
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Ng, Wing W. Y.
Término indicativo de función/relación autor
9 (RLIN) 338186
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada SpringerLink (Servicio en línea)
9 (RLIN) 299170
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Edición impresa:
Número Internacional Estándar del Libro 9783642025310
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-02532-7">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-02532-7</a>
Nota pública Conectar a Springer E-Books (Para consulta externa se requiere previa autentificación en Biblioteca Digital UANL)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha Recurso en línea

No hay ítems disponibles.

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