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Algorithmic Learning Theory - ALT  92 - Doshita, Shuji Furukawa, Koichi Jantke, Klaus P. Nishida, Toyaki
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Doshita, Shuji Furukawa, Koichi Jantke, Klaus P. Nishida, Toyaki:

Algorithmic Learning Theory - ALT 92 - Livres de poche

1993, ISBN: 9783540573692

[ED: Kartoniert / Broschiert], [PU: Springer Berlin Heidelberg], Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This volume contains the … Plus…

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Algorithmic Learning Theory - ALT `92 Third Workshop, ALT `92, Tokyo, Japan, October 20-22, 1992. Proceedings - Doshita, Shuji, Koichi Furukawa  und Klaus P. Jantke
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Doshita, Shuji, Koichi Furukawa und Klaus P. Jantke:

Algorithmic Learning Theory - ALT `92 Third Workshop, ALT `92, Tokyo, Japan, October 20-22, 1992. Proceedings - livre d'occasion

1993, ISBN: 9783540573692

[PU: Springer Berlin], Gepflegter, sauberer Zustand. Außen: verschmutzt. Innen: Seiten vergilbt. Aus der Auflösung einer renommierten Bibliothek. Kann Stempel beinhalten. 78130/202, DE, … Plus…

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Algorithmic Learning Theory - ALT '92 - Livres de poche

ISBN: 9783540573692

*Algorithmic Learning Theory - ALT '92* - Third Workshop ALT '92 Tokyo Japan October 20-22 1992. Proceedings. Auflage 1993 / Taschenbuch für 53.49 € / Aus dem Bereich: Bücher, English,, I… Plus…

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ISBN: 9783540573692

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Shuji Doshita; Koichi Furukawa; Klaus P. Jantke; Toyaki Nishida:
Algorithmic Learning Theory - ALT '92 - Première édition

1993, ISBN: 9783540573692

Livres de poche

Third Workshop, ALT '92, Tokyo, Japan, October 20-22, 1992. Proceedings, Buch, Softcover, 1993, [PU: Springer Berlin], Springer Berlin, 1993

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Données bibliographiques du meilleur livre correspondant

Détails sur le livre
Algorithmic Learning Theory - ALT '92

This volume contains the papers that were presented at theThird Workshop onAlgorithmic Learning Theory, held in Tokyoin October 1992. In addition to 3invited papers, the volumecontains 19 papers accepted for presentation, selected from29 submitted extended abstracts. The ALT workshops have beenheld annually since 1990 and are organized and sponsored bythe Japanese Society for Artificial Intelligence. The mainobjective of these workshops is to provide an open forum fordiscussions and exchanges of ideasbetween researchers fromvarious backgrounds in this emerging, interdisciplinaryfield of learning theory. The volume is organized into partson learning via query, neural networks, inductive inference,analogical reasoning, and approximate learning.

Informations détaillées sur le livre - Algorithmic Learning Theory - ALT '92


EAN (ISBN-13): 9783540573692
ISBN (ISBN-10): 3540573690
Version reliée
Livre de poche
Date de parution: 1993
Editeur: Springer Berlin Heidelberg
276 Pages
Poids: 0,421 kg
Langue: eng/Englisch

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ISBN/EAN: 9783540573692

ISBN - Autres types d'écriture:
3-540-57369-0, 978-3-540-57369-2
Autres types d'écriture et termes associés:
Auteur du livre: nishida, koichi, shinohara, klaus held
Titre du livre: algorithmic learning theory, alt heidelberg, alt japan, lecture notes artificial intelligence, science 1992, computer


Données de l'éditeur

Auteur: Shuji Doshita; Koichi Furukawa; Klaus P. Jantke; Toyaki Nishida
Titre: Lecture Notes in Computer Science; Lecture Notes in Artificial Intelligence; Algorithmic Learning Theory - ALT '92 - Third Workshop, ALT '92, Tokyo, Japan, October 20-22, 1992. Proceedings
Editeur: Springer; Springer Berlin
264 Pages
Date de parution: 1993-10-20
Berlin; Heidelberg; DE
Langue: Anglais
53,49 € (DE)
54,99 € (AT)
59,00 CHF (CH)
Available
XII, 264 p.

BC; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Informatik; Künstliche Intelligenz; Verstehen; Artificial intelligence; algorithm; algorithms; intelligence; learning; learning theory; logical reasoning; Artificial Intelligence; Mathematics; Theory of Computation; Mathematik; Theoretische Informatik; EA

Discovery learning in intelligent tutoring systems.- From inductive inference to algorithmic learning theory.- A stochastic approach to genetic information processing.- On learning systolic languages.- A note on the query complexity of learning DFA.- Polynomial-time MAT learning of multilinear logic programs.- Iterative weighted least squares algorithms for neural networks classifiers.- Domains of attraction in autoassociative memory networks for character pattern recognition.- Regularization learning of neural networks for generalization.- Competitive learning by entropy minimization.- Inductive inference with bounded mind changes.- Efficient inductive inference of primitive Prologs from positive data.- Monotonic language learning.- Prudence in vacillatory language identification (Extended abstract).- Implementation of heuristic problem solving process including analogical reasoning.- Planning with abstraction based on partial predicate mappings.- Learning k-term monotone Boolean formulae.- Some improved sample complexity bounds in the probabilistic PAC learning model.- An application of Bernstein polynomials in PAC model.- On PAC learnability of functional dependencies.- Protein secondary structure prediction based on stochastic-rule learning.- Notes on the PAC learning of geometric concepts with additional information.

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