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9783031487422 - Feature and Dimensionality Reduction for Clustering with Deep Learning (Unsupervised and Semi-Supervised Learning) de Ros, Frederic; Riad, Rabia (11 resultados)
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering with Deep Learning (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 123,33
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering With Deep Learning
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 136,20
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering With Deep Learning
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 123,32
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering With Deep Learning
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 138,52
Envío por EUR 2,31
Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering With Deep Learning
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 137,22
Envío por EUR 17,39
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering with Deep Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Switzerland, 2024
ISBN 10: 3031487427 ISBN 13: 9783031487422
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 109,83
Envío por EUR 48,99
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoGebunden. Condición: New.
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering with Deep Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Switzerland, 2024
ISBN 10: 3031487427 ISBN 13: 9783031487422
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 128,39
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents an overview of recent methods of feature selection and dimensionality reduction that are based on Deep Neural Networks (DNNs) for a clustering perspective, with particular attention to the knowledge discovery question. The authors first present a synthesis of the major recent influencing techniques and 'tricks' participating in recent advances in deep clustering, as well as a recall of the main deep learning architectures. Secondly, the book highlights the most popular works by 'family' to provide a more suitable starting point from which to develop a full understanding of the domain. Overall, the book proposes a comprehensive up-to-date review of deep feature selection and deep clustering methods with particular attention to the knowledge discovery question and under a multi-criteria analysis. The book can be very helpful for young researchers, non-experts, and R&D AI engineers.
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering With Deep Learning
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 183,72
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 279 pages. 9.25x6.10x0.91 inches. In Stock.
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering with Deep Learning (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 3 de 5 estrellas
EUR 102,25
Envío por EUR 6,80
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering with Deep Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Berlin Springer Nature Switzerland Springer, 2024
ISBN 10: 3031487427 ISBN 13: 9783031487422
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 128,39
Envío por EUR 23,00
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents an overview of recent methods of feature selection and dimensionality reduction that are based on Deep Neural Networks (DNNs) for a clustering perspective, with particular attention to the knowledge discovery question. The authors first present a synthesis of the major recent influencing techniques and 'tricks' participating in recent advances in deep clustering, as well as a recall of the main deep learning architectures. Secondly, the book highlights the most popular works by 'family' to provide a more suitable starting point from which to develop a full understanding of the domain. Overall, the book proposes a comprehensive up-to-date review of deep feature selection and deep clustering methods with particular attention to the knowledge discovery question and under a multi-criteria analysis. The book can be very helpful for young researchers, non-experts, and R&D AI engineers. 268 pp. Englisch.
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering with Deep Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Jan 2024, 2024
ISBN 10: 3031487427 ISBN 13: 9783031487422
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 128,39
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents an overview of recent methods of feature selection and dimensionality reduction that are based on Deep Neural Networks (DNNs) for a clustering perspective, with particular attention to the knowledge discovery question. The authors first present a synthesis of the major recent influencing techniques and 'tricks' participating in recent advances in deep clustering, as well as a recall of the main deep learning architectures. Secondly, the book highlights the most popular works by ¿family¿ to provide a more suitable starting point from which to develop a full understanding of the domain. Overall, the book proposes a comprehensive up-to-date review of deep feature selection and deep clustering methods with particular attention to the knowledge discovery question and under a multi-criteria analysis. The book can be very helpful for young researchers, non-experts, and R&D AI engineers.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 280 pp. Englisch.
