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Mallot, Hanspeter A.:

Computational Neuroscience - gebunden oder broschiert

2013, ISBN: 9783319008608

[ED: Hardcover], [PU: Springer, Berlin], Computational Neuroscience - A First Course provides an essential introduction to computational neuroscience and equips readers with a fundamental… Mehr…

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Hanspeter A. Mallot:

Computational Neuroscience - gebunden oder broschiert

2013, ISBN: 9783319008608

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Computational Neuroscience: A First Course - neues Buch

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Mallot, Hanspeter A:
Computational Neuroscience A First Course - gebunden oder broschiert

2013, ISBN: 3319008609

2013 Gebundene Ausgabe Neurowissenschaften, Mathematik für Ingenieure, Künstliche Intelligenz, ArtificialNeuralNetworks; associativememory; FourierAnalysisforNeuroscientists; Membranepo… Mehr…

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Details zum Buch

Detailangaben zum Buch - Computational Neuroscience: A First Course


EAN (ISBN-13): 9783319008608
ISBN (ISBN-10): 3319008609
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsjahr: 2013
Herausgeber: Springer International Publishing Core >2

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ISBN/EAN: 9783319008608

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-319-00860-9, 978-3-319-00860-8
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: hanspeter mallot, mall
Titel des Buches: neuroscience, computational neuroscienc, bio, hanspeter


Daten vom Verlag:

Autor/in: Hanspeter A Mallot
Titel: Springer Series in Bio-/Neuroinformatics; Computational Neuroscience - A First Course
Verlag: Springer; Springer International Publishing
135 Seiten
Erscheinungsjahr: 2013-06-05
Cham; CH
Gedruckt / Hergestellt in Niederlande.
Sprache: Englisch
90,94 € (DE)
93,49 € (AT)
100,50 CHF (CH)
POD
XI, 135 p.

BB; Hardcover, Softcover / Technik/Allgemeines, Lexika; Künstliche Intelligenz; Verstehen; Artificial neural networks; Associative memory; Fourier Analysis for Neuroscientists; Membrane potentials; Neural Cods and Popuulation Codes; Nonlinearities in receptive fields; Receptive Fields; Retinotopic mapping; Self-organization and competitive learning; complexity; Computational Intelligence; Neuroscience; Applied Dynamical Systems; Neurowissenschaften; Mathematik für Ingenieure; Kybernetik und Systemtheorie; EA; BC

Excitable Membranes and Neural Conduction.- Receptive Fields and the Specificity of Neuronal Firing.- Coding and Representation.- Fourier Analysis for Neuroscientists.- Artificial Neural Networks.
A self-contained introduction to fundamental theories and basic methods for computational neuroscientists Keeps mathematical concepts as intuitive and simple as possible and provides routes of explanation accessible also to readers who are less familiar with mathematics Represents an essential reference guide for all neuroscientists who use computational methods in their daily work, as well as for any theoretical scientist approaching the field of computational neuroscience

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