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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems (Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding)
Libro 3 de 3: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems (Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding)
Libro 3 de 3: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 151,68
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Libro 3 de 3: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, 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)
Libro 3 de 3: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems
Libro 3 de 3: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingIdioma: Inglés
Publicado por Elsevier Science Publishing Co Inc, 2020
ISBN 10: 0128222263 ISBN 13: 9780128222263
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Libro 3 de 3: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Libro 3 de 3: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Trends in Deep Learning Methodologies | Algorithms, Applications, and Systems
Libro 3 de 3: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Trends in Deep Learning Methodologies | Algorithms, Applications, and Systems | Vincenzo Piuri (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2020 | Elsevier Inc | EAN 9780128222263 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Libro 3 de 3: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems
Libro 3 de 3: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingLibrería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Provides insights into the theory, algorithms, implementation and the application of deep learning techniques Covers a wide range of applications of deep learning across smart healthcare and smart engineering Investigates the deve.
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems
Libro 3 de 3: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Trends in Deep Learning Methodologies
Libro 3 de 3: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingIdioma: Inglés
Publicado por Elsevier Science & Technology, Academic Press, 2020
ISBN 10: 0128222263 ISBN 13: 9780128222263
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
Libro 3 de 3: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingLibrería: 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
Libro 3 de 3: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingLibrería: 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.
