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This important work describes recent theoretical advances in the study of artificial neural networks. It explores probabilistic models of supervised learning problems, and addresses the key statistical and computational questions. Chapters survey research on pattern classification with binary-output networks, including a discussion of the relevance of the Vapnik Chervonenkis dimension, and of estimates of the dimension for several neural network models.
这项重要的工作描述了人工神经网络研究的最新理论进展。它探索监督学习问题的概率模型，并解决关键的统计和计算问题。各章综述了二元输出网络模式分类的研究，包括Vapnik-Chervonenkis维数的相关性以及几种神经网络模型的维数估计。
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