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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification: A Novel Approach
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 47,21
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification
Publicado por LAP Lambert Academic Publishing, DE, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 54,01
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification: A Novel Approach
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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EUR 51,25
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification
Publicado por LAP Lambert Academic Publishing, DE, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
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EUR 58,92
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification (Paperback or Softback)
Publicado por LAP Lambert Academic Publishing 2/6/2012, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de America
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification: A Novel Approach
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing 2012-02-06, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification
Publicado por LAP Lambert Academic Publishing, DE, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: Rarewaves USA, OSWEGO, IL, Estados Unidos de America
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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EUR 47,19
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification: A Novel Approach
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: Best Price, Torrance, CA, Estados Unidos de America
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification
Publicado por LAP Lambert Academic Publishing, DE, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, Estados Unidos de America
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing Feb 2012, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Neuware -The author investigated the application of Long Short-Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Networks (RNNs) to the task of signature verification. Traditional RNNs are capable of modeling dynamical systems with hidden states; they have been successfully applied to domains ranging from financial forecasting to control and speech recognition. This manuscript is the result of successfully applying on-line signature time series data to traditional LSTM, LSTM with forget gates and LSTM with peephole connections algorithms originally developed by S. Hochreiter and J. Schmidhuber. It can be clearly seen in this pattern classification problem that traditional LSTM RNNs outperform LSTMs with forget gates and peephole connections. The latter also outperform traditional RNNs which cannot seem to even learn this task due to the long-term dependency problem.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 104 pp. Englisch.
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification: A Novel Approach
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Estados Unidos de America
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification A Novel Approach
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification A Novel Approach
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing Feb 2012, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The author investigated the application of Long Short-Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Networks (RNNs) to the task of signature verification. Traditional RNNs are capable of modeling dynamical systems with hidden states; they have been successfully applied to domains ranging from financial forecasting to control and speech recognition. This manuscript is the result of successfully applying on-line signature time series data to traditional LSTM, LSTM with forget gates and LSTM with peephole connections algorithms originally developed by S. Hochreiter and J. Schmidhuber. It can be clearly seen in this pattern classification problem that traditional LSTM RNNs outperform LSTMs with forget gates and peephole connections. The latter also outperform traditional RNNs which cannot seem to even learn this task due to the long-term dependency problem. 104 pp. Englisch.
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification : A Novel Approach
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The author investigated the application of Long Short-Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Networks (RNNs) to the task of signature verification. Traditional RNNs are capable of modeling dynamical systems with hidden states; they have been successfully applied to domains ranging from financial forecasting to control and speech recognition. This manuscript is the result of successfully applying on-line signature time series data to traditional LSTM, LSTM with forget gates and LSTM with peephole connections algorithms originally developed by S. Hochreiter and J. Schmidhuber. It can be clearly seen in this pattern classification problem that traditional LSTM RNNs outperform LSTMs with forget gates and peephole connections. The latter also outperform traditional RNNs which cannot seem to even learn this task due to the long-term dependency problem.
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LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3846589942 ISBN 13: 9783846589946
Idioma: Inglés
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Tiflin ConradConrad completed his Masters Degree with Cum Laude with the Intelligent Systems Group of the Department of Computer Science at the University of the Western Cape. His research interests span Recurrent Neural Networks (RN.
