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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems (Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding)
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems (Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding)
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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EUR 118,82
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems (Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding)
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems
Publicado por Elsevier Science Publishing Co Inc, 2020
ISBN 10: 0128222263 ISBN 13: 9780128222263
Idioma: Inglés
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Trends in Deep Learning Methodologies
Publicado por Elsevier Science & Technology, Academic Press, 2020
ISBN 10: 0128222263 ISBN 13: 9780128222263
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 -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.
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 288 pages. 8.75x6.00x0.75 inches. In Stock. This item is printed on demand.
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems
Publicado por Elsevier Science & Technology|Academic Press, 2020
ISBN 10: 0128222263 ISBN 13: 9780128222263
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. 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 gener.
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Publicado por Elsevier Science & Technology, Academic Press, 2020
ISBN 10: 0128222263 ISBN 13: 9780128222263
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 - 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.
