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  • Source: Neural Computation. Unidade: IF

    Assunto: REDES NEURAIS

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    • ABNT

      CATICHA, Nestor et al. Computational capacity of an odorant discriminator: the linear separability of curves. Neural Computation, v. 14, n. 9, p. 2201-2220, 2002Tradução . . Acesso em: 03 jun. 2024.
    • APA

      Caticha, N., Palo Tejada, J. E., Lancet, D., & Domany, E. (2002). Computational capacity of an odorant discriminator: the linear separability of curves. Neural Computation, 14( 9), 2201-2220.
    • NLM

      Caticha N, Palo Tejada JE, Lancet D, Domany E. Computational capacity of an odorant discriminator: the linear separability of curves. Neural Computation. 2002 ; 14( 9): 2201-2220.[citado 2024 jun. 03 ]
    • Vancouver

      Caticha N, Palo Tejada JE, Lancet D, Domany E. Computational capacity of an odorant discriminator: the linear separability of curves. Neural Computation. 2002 ; 14( 9): 2201-2220.[citado 2024 jun. 03 ]
  • Unidade: IF

    Subjects: MATÉRIA CONDENSADA, REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM

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    • ABNT

      PALO TEJADA, Juan Ernesto. Capacidade máxima do percéptron num modelo para discriminar odores. 2000. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2000. . Acesso em: 03 jun. 2024.
    • APA

      Palo Tejada, J. E. (2000). Capacidade máxima do percéptron num modelo para discriminar odores (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo.
    • NLM

      Palo Tejada JE. Capacidade máxima do percéptron num modelo para discriminar odores. 2000 ;[citado 2024 jun. 03 ]
    • Vancouver

      Palo Tejada JE. Capacidade máxima do percéptron num modelo para discriminar odores. 2000 ;[citado 2024 jun. 03 ]

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