Unsupervised Domain Adaptation : Recent Advances and Future Perspectives
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2024
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
Vendedor de AbeBooks desde 14 de agosto de 2006
Condición: Nuevo
EUR 253,89
Cantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoDescripción del artículo del vendedor
Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Unsupervised domain adaptation (UDA) is a challenging problem in machine learning where the model is trained on a source domain with labeled data and tested on a target domain with unlabeled data. In recent years, UDA has received significant attention from the research community due to its applicability in various real-world scenarios. This book provides a comprehensive review of state-of-the-art UDA methods and explores new variants of UDA that have the potential to advance the field.The book begins with a clear introduction to the UDA problem and is mainly organized into four technical sections, each focused on a specific piece of UDA research. The first section covers criterion optimization-based UDA, which aims to learn domain-invariant representations by minimizing the discrepancy between source and target domains. The second section discusses bi-classifier adversarial learning-based UDA, which creatively leverages adversarial learning by conducting a minimax game between the feature extractor and two task classifiers. The third section introduces source-free UDA, a novel UDA setting that does not require any raw data from the source domain. The fourth section presents active learning for UDA, which combines domain adaptation and active learning to reduce the amount of labeled data needed for adaptation.This book is suitable for researchers, graduate students, and practitioners who are interested in UDA and its applications in various fields, primarily in computer vision. The chapters are authored by leading experts in the field and provide a comprehensive and in-depth analysis of the current UDA methods and new directions for future research. With its broad coverage and cutting-edge research, this book is a valuable resource for anyone looking to advance their knowledge of UDA.…
N° de ref. del artículo 9789819710249
- Título
- Unsupervised Domain Adaptation : Recent Advances and Future Perspectives
- Autor
- Zhekai Du
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9819710243
- ISBN 13
- 9789819710249
- Peso del artículo
- 530 gramos
- Dimensiones
- 241x160x19 mm
Unsupervised domain adaptation (UDA) is a challenging problem in machine learning where the model is trained on a source domain with labeled data and tested on a target domain with unlabeled data. In recent years, UDA has received significant attention from the research community due to its applicability in various real-world scenarios. This book provides a comprehensive review of state-of-the-art UDA methods and explores new variants of UDA that have the potential to advance the field.
The book begins with a clear introduction to the UDA problem and is mainly organized into four technical sections, each focused on a specific piece of UDA research. The first section covers criterion optimization-based UDA, which aims to learn domain-invariant representations by minimizing the discrepancy between source and target domains. The second section discusses bi-classifier adversarial learning-based UDA, which creatively leverages adversarial learning by conducting a minimax game between the feature extractor and two task classifiers. The third section introduces source-free UDA, a novel UDA setting that does not require any raw data from the source domain. The fourth section presents active learning for UDA, which combines domain adaptation and active learning to reduce the amount of labeled data needed for adaptation.
This book is suitable for researchers, graduate students, and practitioners who are interested in UDA and its applications in various fields, primarily in computer vision. The chapters are authored by leading experts in the field and provide a comprehensive and in-depth analysis of the current UDA methods and new directions for future research. With its broad coverage and cutting-edge research, this book is a valuable resource for anyone looking to advance their knowledge of UDA.“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Jingjing Li is currently a professor with the School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China (UESTC). He received his B.Eng., M.Sc. and Ph.D. degrees from UESTC in 2010, 2013, and 2017, respectively. His research interests are in the area of domain adaptation and zero-shot learning. He has co/authored more than 70 peer-reviewed papers, such as IEEE TPAMI, IEEE TIP, IEEE TKDE, CVPR, ICCV, AAAI, IJCAI, and ACM Multimedia. He won Excellent Doctoral Dissertation Award of Chinese Institute of Electronics in 2018.
Lei Zhu is currently a professor with the School of Electronic and Information Engineering, Tongji University. He received his B.Eng. and Ph.D. degrees from Wuhan University of Technology in 2009 and Huazhong University Science and Technology in 2015, respectively. He was a Research Fellow at the University of Queensland (2016–2017). His research interests are in the area of large-scale multimedia contentanalysis and retrieval. Zhu has co/authored more than 100 peer-reviewed papers, such as ACM SIGIR, ACM MM, IEEE TPAMI, IEEE TIP, IEEE TKDE, and ACM TOIS. His publications have attracted more than 5,600 Google citations. At present, he serves as the Associate Editor of IEEE TBD, ACM TOMM, and Information Sciences. He has served as the Area Chair, Senior Program Committee or reviewer for more than 40 well-known international journals and conferences. He won ACM SIGIR 2019 Best Paper Honorable Mention Award, ADMA 2020 Best Paper Award, ChinaMM 2022 Best Student Paper Award, ACM China SIGMM Rising Star Award, Shandong Provincial Entrepreneurship Award for Returned Students, and Shandong Provincial AI Outstanding Youth Award.
Zhekai Du is currently a third-year Ph.D. student with the School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China (UESTC). His research interests are domain adaptation, domain generalization, and their applications in computer vision. He received his B.Eng. degree from UESTC in 2018. He has co/authored dozens of papers at the top conferences and journals, like CVPR, ACM Multimedia, ECCV, AAAI, and IEEE TPAMI.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
AHA-BUCH GmbH
Einbeck, Alemania
Vendedor de AbeBooks desde 14 de agosto de 2006
Tarifas de envío de Alemania a Estados Unidos de America
| Artículo | De 5 a 7 días hábiles | De 7 a 10 días hábiles |
|---|---|---|
| Primer artículo | EUR 30,50 | EUR 30,50 |
Métodos de pago
- Cheque
- Giro bancario
- PayPal
Descripción de la tienda
Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gründung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisgünstig wie möglich ihren Bücherwunsch zu erfüllen. Unsere Firma beschäftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine Wünsche! Auf über 3700 m2 Fläche haben wir über 100.000 Bücher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.
Especialidad
Kinderbücher & Kinderhör Casetten, German Books, Software, Natur & Tiere, Ratgeber, Sachbücher, Englische Bücher, Medizin & Gesundheit, Universität & StudiumInformación empresarial del vendedor
AHA-BUCH GmbH
Garlebsen 48
Einbeck, Alemania 37574
Condiciones de venta
IImprint
Información del vendedor
AHA-BUCH GmbH
representado por el director gerente Christel Glass
Garlebsen 48
37574 Einbeck
Alemania
Teléfono: 055639996039
Fax: 055639995974
E-Mail: abebooks@aha-buch.de
USt-IdNr.: DE261904229
Inscrita en el Registro Mercantil Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691
Resolución alternativa de conflictos:
La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
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
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
Condiciones de envío
Enviamos su pedido después de recibirlos
para artículos disponibles las últimas 24 horas,
para artículos con suministro nocturno a más tardar 48 horas.
En caso de que necesitemos pedir un artículo a nuestro proveedor, nuestro tiempo de envío depende de la fecha de recepción de los artículos, pero los artículos se enviarán el mismo día.
Nuestro objetivo es enviar los artículos pedidos de la manera más rápida, pero también más eficiente y segura a nuestros clientes.