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Self-Organizing Maps: Third Edition (Springer Series in Information Sciences) (Englisch) Taschenbuch – 16. November 2000

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Produktinformation

  • Taschenbuch: 528 Seiten
  • Verlag: Springer; Auflage: 3rd ed. 2001 (16. November 2000)
  • Sprache: Englisch
  • ISBN-10: 3540679219
  • ISBN-13: 978-3540679219
  • Größe und/oder Gewicht: 15,5 x 3 x 23,5 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 163.125 in Fremdsprachige Bücher (Siehe Top 100 in Fremdsprachige Bücher)
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Produktbeschreibungen

Pressestimmen

"Rarely do books come along with an information density and value of content far above average. We now have another book in this category...a marvelous tool for finding just about any information that exists regarding self-organising maps. Rarely has any subject been provided with such an index of knowledge...Kohonen has created a masterpiece. I unhesitatingly recommend it." IEEE -- Dieser Text bezieht sich auf eine vergriffene oder nicht verfügbare Ausgabe dieses Titels.

Synopsis

The Self-Organizing Map (SOM), with its variants, is the most popular artificial neural network algorithm in the unsupervised learning category. Many fields of science have adopted the SOM as a standard analytical tool: in statistics, signal processing, control theory, financial analyses, experimental physics, chemistry and medicine. A new area is organization of very large document collections. The SOM is also one of the most realistic models of the biological brain functions. This new edition includes a survey of over 2000 contemporary studies to cover the newest results; the case examples were provided with detailed formulae, illustrations and tables; a new chapter on software tools for SOM was written, other chapters were extended or reorganized.

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Die hilfreichsten Kundenrezensionen

15 von 15 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich Von Ein Kunde am 30. August 1999
Format: Taschenbuch
Dieses Buch ist die grundlegende Monographie eines sehr spannenden, bei anderen breiter angelegten Einführungen in das Thema "Künstliche Neuronale Netze" meist etwas vernachlässigten Gebiets. Das Werk ist ausdrücklich als Lehrbuch konzipiert und kann diesen Anspruch tatsächlich einlösen. Zwei sehr gute knappe, aber doch inhaltlich umfassende Kapitel über mathematische Grundlagen und die biologische Motivation künstlicher neuronaler Netze ermöglichen auch Lesern, die auf diesen Gebieten noch Defizite haben, den problemlosen Einstieg.
Der reine Textumfang des Buches ist mit 250 Seiten nicht sehr hoch, dennoch gelingt es dem Autor, alle wichtigen Aspekte seiner Theorie in optimaler Form zu beleuchten. Mich hat vor allem die Ausgewogenheit von mathematischer Darstellung der Theorie, Veranschaulichung durch Beispiele und wertvoller Hinweise für die praktische Implementierung und Arbeit mit den Modellen überzeugt.
Fazit: Wer immer sich ernsthaft mit Selbstorganisierenden Karten und anderen Modellen selbstorganisierender Lernverfahren beschäftigen möchte, kommt an diesem Buch nicht vorbei. Jegliche Angst, dass es als grundlegende Monographie zu theoretisch oder für Anfänger zu anspruchsvoll sein könnte, ist unbegründet. Durch die knappe Darstellung eignet es sich auch bestens als Nachschlagewerk. Fast alle anderen Darstellungen selbstorganisierender Karten beziehen sich derart weitreichend auf dieses Buch und seine Vorgänger, dass sogar die Abbildungen meist unverändert übernommen werden. Also: Lieber gleich das Original lesen.
Wer besonderen Wert auf ein deutsches Buch legt und eine größere Bandbreite vor allem an Beispielen aus der Biologie bevorzugt, sollte sich Ritter/Schulten/Martinez: "Neuronale Netze" anschauen. (Dies ist eine Amazon.de an der Uni-Studentenrezension.)
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Amazon.com: 4 Rezensionen
13 von 15 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
A very nice 'handbook' of sorts for users of SOMs. 4. August 1999
Von doucette@spatial.maine.edu - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch
The material is presented clearly and comprehensively from the unique perspective of the SOM originator himself. The inclusion of exhaustive references is particularly useful for the prospective researcher, but, at the risk of sounding ungrateful, I'm curious as to why paper titles were not included in the citations? Overall though, a very good reference.
Repetaive 31. Juli 2013
Von MR GEORGE S YOUNG - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
Somewhat repetitive, but clear. One can make wise use of SOMs from what is written here. A much shorter book would, however, have sufficed for the core content.
7 von 11 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
I love this book. 11. März 2000
Von Ein Kunde - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch
This is a wonderfully written, and excellent book. It assumes only minimal background knowledge but imparts a great deal of insight. I love the way that the author describes this area and the connections with deep and beautiful mathematics.
Five Stars 29. Mai 2015
Von Lappoon Rupert Tang - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
Book arrived perfectly.
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