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9783030744779 - Multi-faceted Deep Learning: Models and Data (15 resultados)
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Multi-Faceted Deep Learning: Models and Data
Librería: ThriftBooks-Atlanta, AUSTELL, GA, Estados Unidos de America
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Multi-faceted Deep Learning : Models and Data
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Multi-faceted Deep Learning: Models and Data
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Multi-faceted Deep Learning : Models and Data
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Multi-faceted Deep Learning : Models and Data
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Multi-faceted Deep Learning : Models and Data
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Multi-faceted Deep Learning: Models and Data 1st ed. 2021 Edition
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Multi-faceted Deep Learning : Models and Data
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland, 2021
ISBN 10: 3030744779 ISBN 13: 9783030744779
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book covers a large set of methods in the field of Artificial Intelligence - Deep Learning applied to real-world problems.The fundamentals of the Deep Learning approach and different types of Deep Neural Networks (DNNs) are first summarized in this book, which offers a comprehensive preamble for further problem-oriented chapters.The most interesting and open problems of machine learning in the framework of Deep Learning are discussed in this book and solutions are proposed. This book illustrates how to implement the zero-shot learning with Deep Neural Network Classifiers, which require a large amount of training data. The lack of annotated training data naturally pushes the researchers to implement low supervision algorithms. Metric learning is a long-term research but in the framework of Deep Learning approaches, it gets freshness and originality. Fine-grained classification with a low inter-class variability is a difficult problem for any classification tasks. This book presents how it is solved, by using different modalities and attention mechanisms in 3D convolutional networks.Researchers focused on Machine Learning, Deep learning, Multimedia and Computer Vision will want to buy this book. Advanced level students studying computer science within these topic areas will also find this book useful.
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Multi-faceted Deep Learning: Models and Data
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Multi-faceted Deep Learning (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Multi-faceted Deep Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2021
ISBN 10: 3030744779 ISBN 13: 9783030744779
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents high priority problems in the field of  Deep Learning, Multimedia, Visual Data Representation, Interpretation and Coding Covers low supervision and metric learningDiscusses cross-media and cross modality in decision .
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Multi-faceted Deep Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Okt 2021, 2021
ISBN 10: 3030744779 ISBN 13: 9783030744779
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book covers a large set of methods in the field of Artificial Intelligence - Deep Learning applied to real-world problems.The fundamentals of the Deep Learning approach and different types of Deep Neural Networks (DNNs) are first summarized in this book, which offers a comprehensive preamble for further problem-oriented chapters.The most interesting and open problems of machine learning in the framework of Deep Learning are discussed in this book and solutions are proposed. This book illustrates how to implement the zero-shot learning with Deep Neural Network Classifiers, which require a large amount of training data. The lack of annotated training data naturally pushes the researchers to implement low supervision algorithms. Metric learning is a long-term research but in the framework of Deep Learning approaches, it gets freshness and originality. Fine-grained classification with a low inter-class variability is a difficult problem for any classification tasks. This book presents how it is solved, by using different modalities and attention mechanisms in 3D convolutional networks.Researchers focused on Machine Learning, Deep learning, Multimedia and Computer Vision will want to buy this book. Advanced level students studying computer science within these topic areas will also find this book useful. 328 pp. Englisch.
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Multi-faceted Deep Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Okt 2021, 2021
ISBN 10: 3030744779 ISBN 13: 9783030744779
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book covers a large set of methods in the field of Artificial Intelligence - Deep Learning applied to real-world problems. The fundamentals of the Deep Learning approach and different types of Deep Neural Networks (DNNs) are first summarized in this book, which offers a comprehensive preamble for further problem-oriented chapters.The most interesting and open problems of machine learning in the framework of Deep Learning are discussed in this book and solutions are proposed. This book illustrates how to implement the zero-shot learning with Deep Neural Network Classifiers, which require a large amount of training data. The lack of annotated training data naturally pushes the researchers to implement low supervision algorithms. Metric learning is a long-term research but in the framework of Deep Learning approaches, it gets freshness and originality. Fine-grained classification with a low inter-class variability is a difficult problem for any classification tasks. This book presents how it is solved, by using different modalities and attention mechanisms in 3D convolutional networks.Researchers focused on Machine Learning, Deep learning, Multimedia and Computer Vision will want to buy this book. Advanced level students studying computer science within these topic areas will also find this book useful.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 328 pp. Englisch.
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Multi-faceted Deep Learning: Models and Data 1st ed. 2021 Edition
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Multi-faceted Deep Learning: Models and Data 1st ed. 2021 Edition
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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