9783030647766 - deep learning for hydrometeorology and environmental science: 99 (water science and technology library, 99) de lee, taesam; singh, vijay p.; cho, kyung hwa (14 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2021
Serie: Libro 88 de 101 - Water Science and Technology Library
- Tapa dura
- Primera edición
Librería: SpringBooks, Berlin, AlemaniaSpringBooks
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2021
Serie: Libro 88 de 101 - Water Science and Technology Library
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2021
Serie: Libro 88 de 101 - Water Science and Technology Library
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Deep Learning for Hydrometeorology and Environmental Science
Lee, Taesam (Author)/ Singh, Vijay P. (Author)/ Cho, Kyung Hwa (Author)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2021
Serie: Libro 88 de 101 - Water Science and Technology Library
- Tapa dura
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, 2021
Serie: Libro 88 de 101 - Water Science and Technology Library
- Tapa dura
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Idioma: Inglés
Editorial: SPRINGER NP, 2021
Serie: Libro 88 de 101 - Water Science and Technology Library
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2021
Serie: Libro 88 de 101 - Water Science and Technology Library
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2021
Serie: Libro 88 de 101 - Water Science and Technology Library
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2021
Serie: Libro 88 de 101 - Water Science and Technology Library
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing Jan 2021, 2021
Serie: Libro 88 de 101 - Water Science and Technology Library
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides a step-by-step methodology and derivation of deep learning algorithms as Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolution Neural Network (CNN), especially for estimating parameters, with back-propagation as well as examples… with real datasets of hydrometeorology (e.g. streamflow and temperature) and environmental science (e.g. water quality). Deep learning is known as part of machine learning methodology based on the artificial neural network. Increasing data availability and computing power enhance applications of deep learning to hydrometeorological and environmental fields. However, books that specifically focus on applications to these fields are limited.Most of deep learning books demonstrate theoretical backgrounds and mathematics. However, examples with real data and step-by-step explanations to understand the algorithms in hydrometeorology and environmental science are very rare. This book focuses on the explanation of deep learning techniques and their applications to hydrometeorological and environmental studies with real hydrological and environmental data. This book covers the major deep learning algorithms as Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolution Neural Network (CNN) as well as the conventional artificial neural network model. 220 pp. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, 2021
Serie: Libro 88 de 101 - Water Science and Technology Library
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2021
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
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Editorial: Springer, 2021
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Editorial: Springer, Springer Jan 2021, 2021
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book provides a step-by-step methodology and derivation of deep learning algorithms as Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolution Neural Network (CNN), especially for estimating parameters, with back-propagation as well as examples wit…h real datasets of hydrometeorology (e.g. streamflow and temperature) and environmental science (e.g. water quality).Deep learning is known as part of machine learning methodology based on the artificial neural network. Increasing data availability and computing power enhance applications of deep learning to hydrometeorological and environmental fields. However, books that specifically focus on applications to these fields are limited.Most of deep learning books demonstrate theoretical backgrounds and mathematics. However, examples with real data and step-by-step explanations to understand the algorithms in hydrometeorology and environmental science are very rare.This book focuses on the explanation of deep learning techniques and their applications to hydrometeorological and environmental studies with real hydrological and environmental data. This book covers the major deep learning algorithms as Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolution Neural Network (CNN) as well as the conventional artificial neural network model.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 220 pp. Englisch.
