Guide to Convolutional Neural Networks
Idioma: inglés
Editorial: Springer International Publishing Mai 2017, 2017
- Tapa dura
- Nuevo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This must-read text/reference introduces the fundamental concepts of convolutional neural networks (ConvNets), offering practical guidance on using libraries to implement ConvNets in applications of traffic sign detection and classification. The work presents techniques for optimizing the computational efficiency of ConvNets, as well as visualization techniques to better understand the underlying processes. The proposed models are also thoroughly evaluated from different perspectives, using exploratory and quantitative analysis.Topics and features: explains the fundamental concepts behind training linear classifiers and feature learning; discusses the wide range of loss functions for training binary and multi-class classifiers; illustrates how to derive ConvNets from fully connected neural networks, and reviews different techniques for evaluating neural networks; presents a practical library for implementing ConvNets, explaining how to use a Python interface for the library to create and assess neural networks; describes two real-world examples of the detection and classification of traffic signs using deep learning methods; examines a range of varied techniques for visualizing neural networks, using a Python interface; provides self-study exercises at the end of each chapter, in addition to a helpful glossary, with relevant Python scripts supplied at an associated website.This self-contained guide will benefit those who seek to both understand the theory behind deep learning, and to gain hands-on experience in implementing ConvNets in practice. As no prior background knowledge in the field is required to follow the material, the book is ideal for all students of computer vision and machine learning, and will also be of great interest to practitioners working on autonomous cars and advanced driver assistance systems. 308 pp. Englisch. …
N° de ref. del artículo 9783319575490
- Título
- Guide to Convolutional Neural Networks
- Autor
- Elnaz Jahani Heravi
- Editorial
- Springer International Publishing Mai 2017
- Año de publicación
- 2017
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 331957549X
- ISBN 13
- 9783319575490
- Peso del artículo
- 685 gramos
- Dimensiones
- 241x160x22 mm
This must-read text/reference introduces the fundamental concepts of convolutional neural networks (ConvNets), offering practical guidance on using libraries to implement ConvNets in applications of traffic sign detection and classification. The work presents techniques for optimizing the computational efficiency of ConvNets, as well as visualization techniques to better understand the underlying processes. The proposed models are also thoroughly evaluated from different perspectives, using exploratory and quantitative analysis.
Topics and features: explains the fundamental concepts behind training linear classifiers and feature learning; discusses the wide range of loss functions for training binary and multi-class classifiers; illustrates how to derive ConvNets from fully connected neural networks, and reviews different techniques for evaluating neural networks; presents a practical library for implementing ConvNets, explaining how to use a Python interface for the library to create and assess neural networks; describes two real-world examples of the detection and classification of traffic signs using deep learning methods; examines a range of varied techniques for visualizing neural networks, using a Python interface; provides self-study exercises at the end of each chapter, in addition to a helpful glossary, with relevant Python scripts supplied at an associated website. This self-contained guide will benefit those who seek to both understand the theory behind deep learning, and to gain hands-on experience in implementing ConvNets in practice. As no prior background knowledge in the field is required to follow the material, the book is ideal for all students of computer vision and machine learning, and will also be of great interest to practitioners working on autonomous cars and advanced driver assistance systems.“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
Topics and features:
- Explains the fundamental concepts behind training linear classifiers and feature learning
- Discusses the wide range of loss functions for training binary and multi-class classifiers
- Illustrates how to derive ConvNets from fully connected neural networks, and reviews different techniques for evaluating neural networks
- Presents a practical library for implementing ConvNets, explaining how to use a Python interface for the library to create and assess neural networks
- Describes two real-world examples of the detection and classification of traffic signs using deep learning methods
- Examines a range of varied techniques for visualizing neural networks, using a Python interface
- Provides self-study exercises at the end of each chapter, in addition to a helpful glossary, with relevant Python scripts supplied at an associated website
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
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Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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