Scientific Library of Tomsk State University

   E-catalog        

Normal view MARC view

Proceedings of ELM-2014 Volume 1 (Record no. 412969)

MARC details
000 -Маркер записи
Контрольное поле постоянной длины 05420nam a22005175i 4500
001 - Контрольный номер
Контрольное поле vtls000558628
005 - Дата корректировки
Контрольное поле 20210922085538.0
007 - Кодируемые данные (физ. описан.)
Контрольное поле постоянной длины cr nn 008mamaa
008 - Кодируемые данные
Контрольное поле постоянной длины 170212s2015 gw | s |||| 0|eng d
020 ## - Индекс ISBN
ISBN 9783319140636
-- 978-3-319-14063-6
024 7# - Прочие стандартные номера
Стандартный номер 10.1007/978-3-319-14063-6
Источник номера doi
035 ## - Системный контрольный номер
Системный контрольный номер to000558628
040 ## - Источник каталогиз.
Служба первич. каталог. Springer
Служба, преобразующая запись Springer
Организация, изменившая запись RU-ToGU
050 #4 - Расстановочный код библ. Конгресса
Классификационный индекс Q342
072 #7 - Код предметной/темат. категории
Код предметной/темат. категории UYQ
Источник кода bicssc
072 #7 - Код предметной/темат. категории
Код предметной/темат. категории COM004000
Источник кода bisacsh
082 04 - Индекс Дьюи
Индекс Дьюи 006.3
Номер издания 23
245 10 - Заглавие
Заглавие Proceedings of ELM-2014 Volume 1
Физический носитель electronic resource
Продолж. заглавия Algorithms and Theories /
Ответственность edited by Jiuwen Cao, Kezhi Mao, Erik Cambria, Zhihong Man, Kar-Ann Toh.
260 ## - Выходные данные
Место издания Cham :
Издательство Springer International Publishing :
-- Imprint: Springer,
Дата издания 2015.
300 ## - Физическое описание
Объем VIII, 446 p. 124 illus.
Иллюстрации/тип воспроизводства online resource.
336 ## - Тип содержимого
Тип содержимого text
Content type code txt
Source rdacontent
337 ## - Средство доступа
Средство доступа computer
Media type code c
Source rdamedia
338 ## - Тип носителя
Тип носителя online resource
Carrier type code cr
Source rdacarrier
490 1# - Серия
Заглавие серии Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization,
ISSN серии 2363-6084 ;
№ тома 3
505 0# - Примечание о содержании
Содержание Sparse Bayesian ELM handling with missing data for multi-class classification -- A Fast Incremental Method Based on Regularized Extreme Learning Machine -- Parallel Ensemble of Online Sequential Extreme Learning Machine Based on MapReduce -- Explicit Computation of Input Weights in Extreme Learning Machines -- Subspace Detection on Concept Drifting Data Stream -- Inductive Bias for Semi-supervised Extreme Learning Machine -- ELM based Efficient Probabilistic Threshold Query on Uncertain Data -- Sample-based Extreme Learning Machine Regression with Absent Data -- Two Stages Query Processing Optimization based on ELM in the Cloud -- Domain Adaption Transfer Extreme Learning Machine -- Quasi-linear extreme learning machine model based nonlinear system identification -- A novel bio-inspired image recognition network with extreme learning machine -- A Deep and Stable Extreme Learning Approach for Classification and Regression -- Extreme Learning Machine Ensemble Classifier for Large-scale Data -- Pruned Extreme Learning Machine Optimization based on RANSAC Multi Model Response Regularization -- Learning ELM network weights using linear discriminant analysis -- An Algorithm for Classification over Uncertain Data based on Extreme Learning Machine -- Training Generalized Feedforward Kernelized Neural Networks on Very Large Datasets for Regression Using Minimal-Enclosing-Ball Approximation -- An Online Multiple Model Approach to Improve Performance in Univariate Time-Series Prediction -- A Self-organizing Mixture Extreme Leaning Machine for Time Series Forecasting -- A Robust AdaBoost.RT based Ensemble Extreme Learning Machine -- Machine learning reveals different brain activities during TOVA test -- Online Sequential Extreme Learning Machine with New Weight-setting Strategy or Non stationary Time Series Prediction -- RMSE-ELM: Recursive Model based Selective Ensemble of Extreme Learning Machines for Robustness Improvement -- Extreme Learning Machine for Regression and Classification Using L1-Norm and L2-Norm -- A Semi-supervised Online Sequential Extreme Learning Machine Method -- ELM feature mappings learning: Single-hidden-layer feed forward network without output weight -- ROS-ELM: A Robust Online Sequential Extreme Learning Machine for Big Data -- Deep Extreme Learning Machines for Classification -- C-ELM: A Curious Extreme Learning Machine for Classification Problems -- Review of Advances in Neural Networks: Neural Design Technology Stack -- Applying Regularization Least Squares Canonical Correction Analysis in Extreme Learning Machine formulti-label classification problems -- Least Squares Policy Iteration based on Random Vector Basis -- Identifying Indistinguishable Classes in Multi-class Classification Data Sets using ELM -- Effects of Training Datasets on both the Extreme Learning Machine and Support Vector Machine for Target Audience Identification on Twitter -- Extreme Learning Machine for Clustering.
520 ## - Аннотация
Аннотация This book contains some selected papers from the International Conference on Extreme Learning Machine 2014, which was held in Singapore, December 8-10, 2014. This conference brought together the researchers and practitioners of Extreme Learning Machine (ELM) from a variety of fields to promote research and development of “learning without iterative tuning”.  The book covers theories, algorithms and applications of ELM. It gives the readers a glance of the most recent advances of ELM.  .
650 #0 - Тематические рубрики
Основная рубрика engineering.
9 (RLIN) 224332
650 #0 - Тематические рубрики
Основная рубрика Artificial intelligence.
9 (RLIN) 274099
650 #0 - Тематические рубрики
Основная рубрика Computational Intelligence.
9 (RLIN) 307538
650 14 - Тематические рубрики
Основная рубрика Engineering.
9 (RLIN) 224332
650 24 - Тематические рубрики
Основная рубрика Computational Intelligence.
9 (RLIN) 307538
650 24 - Тематические рубрики
Основная рубрика Artificial Intelligence (incl. Robotics).
9 (RLIN) 274102
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Cao, Jiuwen.
Роль лиц editor.
9 (RLIN) 463910
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Mao, Kezhi.
Роль лиц editor.
9 (RLIN) 449441
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Cambria, Erik.
Роль лиц editor.
9 (RLIN) 451154
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Man, Zhihong.
Роль лиц editor.
9 (RLIN) 463911
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Toh, Kar-Ann.
Роль лиц editor.
9 (RLIN) 449439
710 2# - Другие организации
Организация/юрисдикция SpringerLink (Online service)
9 (RLIN) 143950
773 0# - Источник информации
Название источника Springer eBooks
830 #0 - Заголовок добавочной библ.записи на серию — унифицированное заглавие
Унифицированное заглавие Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization,
9 (RLIN) 567490
856 40 - Электронный адрес документа
URL <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-14063-6">http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-14063-6</a>
912 ## - Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ
Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ ZDB-2-ENG
999 ## - Системные контрольные номера (Koha)
biblionumber (Koha) 412969

No items available.