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Information Theoretic Learning - Renyi's Entropy and Kernel Perspectives

Information Theoretic Learning - Renyi's Entropy and Kernel Perspectives

von: Jose C. Principe

Springer-Verlag, 2010

ISBN: 9781441915702 , 448 Seiten

Format: PDF, OL

Kopierschutz: DRM

Mac OSX,Windows PC Apple iPad, Android Tablet PC's Online-Lesen für: Linux,Mac OSX,Windows PC

Preis: 113,40 EUR



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Information Theoretic Learning - Renyi's Entropy and Kernel Perspectives


 

This book is the first cohesive treatment of ITL algorithms to adapt linear or nonlinear learning machines both in supervised and unsupervised paradigms. It compares the performance of ITL algorithms with the second order counterparts in many applications.

José C. Principe is Distinguished Professor of Electrical and Biomedical Engineering, and BellSouth Professor at the University of Florida, and the Founder and Director of the Computational NeuroEngineering Laboratory. He is an IEEE and AIMBE Fellow, Past President of the International Neural Network Society, Past Editor-in-Chief of the IEEE Trans. on Biomedical Engineering and the Founder Editor-in-Chief of the IEEE Reviews on Biomedical Engineering. He has written an interactive electronic book on Neural Networks, a book on Brain Machine Interface Engineering and more recently a book on Kernel Adaptive Filtering, and was awarded the 2011 IEEE Neural Network Pioneer Award.

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