9780128222263 - trends in deep learning methodologies: algorithms, applications, and systems (hybrid computational intelligence for pattern analysis and understanding) (15 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Elsevier 2020
Serie: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding, Libro 3 de 3. Libro 3 de 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Idioma: Inglés
Editorial: Elsevier 2020
Serie: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding, Libro 3 de 3. Libro 3 de 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Piuri, Vincenzo (EDT); Raj, Sandeep (EDT); Genovese, Angelo (EDT); Srivastava, Rajshree (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: Academic Press 2020
Serie: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding, Libro 3 de 3. Libro 3 de 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Idioma: Inglés
Editorial: Elsevier Science Publishing Co Inc 2020
Serie: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding, Libro 3 de 3. Libro 3 de 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Idioma: Inglés
Editorial: Elsevier 2020
Serie: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding, Libro 3 de 3. Libro 3 de 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Piuri, Vincenzo (EDT); Raj, Sandeep (EDT); Genovese, Angelo (EDT); Srivastava, Rajshree (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: Academic Press 2020
Serie: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding, Libro 3 de 3. Libro 3 de 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Idioma: Inglés
Editorial: Academic Press 2020
Serie: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding, Libro 3 de 3. Libro 3 de 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Piuri, Vincenzo (EDT); Raj, Sandeep (EDT); Genovese, Angelo (EDT); Srivastava, Rajshree (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: Academic Press 2020
Serie: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding, Libro 3 de 3. Libro 3 de 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Idioma: Inglés
Editorial: Academic Press 2020
Serie: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding, Libro 3 de 3. Libro 3 de 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Taschenbuch. Condición: Neu. Trends in Deep Learning Methodologies | Algorithms, Applications, and Systems | Vincenzo Piuri (u. a.) | Taschenbuch | Einband - fest (Hardcover) | Englisch | 2020 | Academic Press | EAN 9780128222263 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück,… mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Piuri, Vincenzo (EDT); Raj, Sandeep (EDT); Genovese, Angelo (EDT); Srivastava, Rajshree (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: Academic Press 2020
Serie: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding, Libro 3 de 3. Libro 3 de 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Idioma: Inglés
Editorial: Elsevier Science 2020
Serie: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding, Libro 3 de 3. Libro 3 de 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Condición: New. Provides insights into the theory, algorithms, implementation and the application of deep learning techniques Covers a wide range of applications of deep learning across smart healthcare and smart engineering Investigates the deve.
Idioma: Inglés
Editorial: Academic Press 2020
Serie: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding, Libro 3 de 3. Libro 3 de 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Idioma: Inglés
Editorial: Elsevier Science & Technology, Academic Press 2020
Serie: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding, Libro 3 de 3. Libro 3 de 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, , AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems covers deep learning approaches such as neural networks, deep belief networks, recurrent neural networks, convolutional neural networks, deep auto-encoder,… and deep generative networks, which have emerged as powerful computational models. Chapters elaborate on these models which have shown significant success in dealing with massive data for a large number of applications, given their capacity to extract complex hidden features and learn efficient representation in unsupervised settings. Chapters investigate deep learning-based algorithms in a variety of application, including biomedical and health informatics, computer vision, image processing, and more. In recent years, many powerful algorithms have been developed for matching patterns in data and making predictions about future events. The major advantage of deep learning is to process big data analytics for better analysis and self-adaptive algorithms to handle more data. Deep learning methods can deal with multiple levels of representation in which the system learns to abstract higher level representations of raw data. Earlier, it was a common requirement to have a domain expert to develop a specific model for each specific application, however, recent advancements in representation learning algorithms allow researchers across various subject domains to automatically learn the patterns and representation of the given data for the development of specific models. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: Academic Pr 2020
Serie: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding, Libro 3 de 3. Libro 3 de 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Paperback. Condición: Brand New. 288 pages. 8.75x6.00x0.75 inches. In Stock. This item is printed on demand.
Idioma: Inglés
Editorial: Elsevier Inc 2020
Serie: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding, Libro 3 de 3. Libro 3 de 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems covers deep learning approaches such as neural networks, deep belief networks, recurrent neural networks, convolutional neural networks, deep auto-encoder, and…deep generative networks, which have emerged as powerful computational models. Chapters elaborate on these models which have shown significant success in dealing with massive data for a large number of applications, given their capacity to extract complex hidden features and learn efficient representation in unsupervised settings. Chapters investigate deep learning-based algorithms in a variety of application, including biomedical and health informatics, computer vision, image processing, and more. In recent years, many powerful algorithms have been developed for matching patterns in data and making predictions about future events. The major advantage of deep learning is to process big data analytics for better analysis and self-adaptive algorithms to handle more data. Deep learning methods can deal with multiple levels of representation in which the system learns to abstract higher level representations of raw data. Earlier, it was a common requirement to have a domain expert to develop a specific model for each specific application, however, recent advancements in representation learning algorithms allow researchers across various subject domains to automatically learn the patterns and representation of the given data for the development of specific models.
