nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In diesem Buch wird ein �berblick �ber das Deep Learning gegeben, der verschiedene Perspektiven einnimmt, wie z.B. den Stand der Technik, Deep-Learning-Ans�tze und Anwendungen. Au�erdem werden die potenziellen Probleme der Deep-Learning-Technologie aufgezeigt. Diese Forschung stellt Faltungsneuronale Netze (CNNs) vor, die am meisten genutzten DL-Netzwerktypen. Ein �berblick �ber die CNN Deep Learning Architekturen, die h�ufig in der Literatur zu finden sind, zusammen mit ihren St�rken und Grenzen und beschreibt die Entwicklung von CNNs Architekturen zusammen mit ihren wichtigsten Eigenschaften, z. B. AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet ,GoogLeNet, Inception: ResNet und Inception V3/ V4, SegNet, U Net, Point CNN und MASK R-CNN.Eine detaillierte Studie �ber die Anwendung von Convolutional Neural Network in der Fernerkundung zur Extraktion von Merkmalen wird ebenfalls erl�utert. Herausforderungen, denen CNN begegnet, wurden diskutiert.

N� de ref. del art�culo 9786206981992

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Deep Learning in der Fernerkundung : Faltungsneuronale Netze (CNNs)
Editor: Verlag Unser Wissen
Fecha de publicaci�n: 2023
Idioma: Alem�n
ISBN 10: 6206981991
ISBN 13: 9786206981992
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 220�mil�metros de ancho por 150 de alto por 5 de largo
Peso: 125 gramos

Acerca de

Sinopsis

In diesem Buch wird ein �berblick �ber das Deep Learning gegeben, der verschiedene Perspektiven einnimmt, wie z.B. den Stand der Technik, Deep-Learning-Ans�tze und Anwendungen. Au�erdem werden die potenziellen Probleme der Deep-Learning-Technologie aufgezeigt. Diese Forschung stellt Faltungsneuronale Netze (CNNs) vor, die am meisten genutzten DL-Netzwerktypen. Ein �berblick �ber die CNN Deep Learning Architekturen, die h�ufig in der Literatur zu finden sind, zusammen mit ihren St�rken und Grenzen und beschreibt die Entwicklung von CNNs Architekturen zusammen mit ihren wichtigsten Eigenschaften, z. B. AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet ,GoogLeNet, Inception: ResNet und Inception V3/ V4, SegNet, U Net, Point CNN und MASK R-CNN.Eine detaillierte Studie �ber die Anwendung von Convolutional Neural Network in der Fernerkundung zur Extraktion von Merkmalen wird ebenfalls erl�utert. Herausforderungen, denen CNN begegnet, wurden diskutiert

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Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

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