Produktbild: An Introduction to Neural Network Methods for Differential Equations

An Introduction to Neural Network Methods for Differential Equations

87,99 €

inkl. gesetzl. MwSt.

Beschreibung

Produktdetails

Format

PDF

Kopierschutz

Nein

Family Sharing

Nein

Text-to-Speech

Nein

Erscheinungsdatum

26.02.2015

Verlag

Springer Netherlands

Seitenzahl

114 (Printausgabe)

Dateigröße

4305 KB

Sprache

Englisch

EAN

9789401798167

Beschreibung

Rezension

“The book is intended to enable the reader to get an image on the variety of NN and the NN methods can be used in solving differential equations. It is a valuable reference material both from the presentation point of view and the provided references.” (Liviu Goraş, zbMATH 1328.92006, 2016)

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Barrierefreiheit

  • keine Information zur Barrierefreiheit bekannt

Erscheinungsdatum

26.02.2015

Verlag

Springer Netherlands

Seitenzahl

114 (Printausgabe)

Dateigröße

4305 KB

Sprache

Englisch

EAN

9789401798167

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  • Preface. Introduction. 1 Overview of Differential Equation. 1.1 Classification of Differential Equations. 1.2 Types of Differential Equation Problems. 1.3 Differential Equations Associated with Physical Problems Arising in Engineering. 1.4 General Introduction of Numerical Methods for Solving Differential Equations. 1.5 Advantages of Neural Network Method for Solving Differential Equations.2 History of Neural Networks. 2.1 The 1940's: The Beginning of Neural Nets. 2.2 The 1950's and 1960's: The First Golden Age of Neural Networks. 2.3 The 1970's: The Quiet Years. 2.4 The 1980's: Renewed Enthusiasm. 3 Preliminaries of Neural Networks. 3.1 What is Neural Network? 3.2 Biological Neural Network. 3.3 Artificial Neural Network. 3.4 Mathematical Model of Artificial Neural Network. 3.5 Activation Function. 3.6 Neural Network Architecture. 3.7 Learning in Neural Networks. 3.8 Multi-layer Perceptron. 3.9 Neural Networks as Universal Approximator. 4 Neural Network Methods for Solving Differential Equations. 4.1 Method of Multilayer Perceptron Neural Network. 4.2 Method of Radial Basis Function Neural Networks. 4.3 Method of Multiquadric Radial Basis Function Neural Network. 4.4 Method of Cellular Neural Networks. 4.5 Method of Finite Element Neural Networks. 4.6 Method of Wavelet Neural Networks. 4.7 Some Workout Examples. Conclusion. Appendix. References. Index.