From Human Attention to Computational Attention A Multidisciplinary Approach
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2025
- Primera edición
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: Home-set, Mannheim, AlemaniaHome-set
Vendedor de IberLibro desde 13 de abril de 2026
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The new edition of this popular book introduces the study of attention, focusing on attention modeling, and addressing such themes as saliency models, signal detection, and different types of signals, including real-life applications. The first edition was written at a moment when the Deep Learning Neural Network (DNNs) techniques were just at their beginnings in terms of attention. Deep learning has recently become a key factor in attention prediction on images and video, and attention mechanisms have become key factors in deep learning models. The second edition tackles the arrival of DNNs for attention computing in images and video, and also discusses the attention mechanisms within DNNs (attention modules, transformers, grad-cam-based saliency maps, etc.). From Human Attention to Computational Attention 2nd Edition also explores the parallels between the brain structures and the DNN architectures to reveal how biomimetics can improve the model designs. The book is truly multi-disciplinary, collating work from psychology, neuroscience, engineering, and computer science. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 636.…
N° de ref. del artículo IB-4180894
- Título
- From Human Attention to Computational Attention A Multidisciplinary Approach
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Gebundene Ausgabe
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031842995
- ISBN 13
- 9783031842993
- Edición
- 1ª Edición
- Peso del artículo
- 636 gramos
The new edition of this popular book introduces the study of attention, focusing on attention modeling, and addressing such themes as saliency models, signal detection, and different types of signals, including real-life applications. The first edition was written at a moment when the Deep Learning Neural Network (DNNs) techniques were just at their beginnings in terms of attention. Deep learning has recently become a key factor in attention prediction on images and video, and attention mechanisms have become key factors in deep learning models. The second edition tackles the arrival of DNNs for attention computing in images and video, and also discusses the attention mechanisms within DNNs (attention modules, transformers, grad-cam-based saliency maps, etc.). From Human Attention to Computational Attention 2nd Edition also explores the parallels between the brain structures and the DNN architectures to reveal how biomimetics can improve the model designs. The book is truly multi-disciplinary, collating work from psychology, neuroscience, engineering, and computer science.
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Acerca del autor
Matei Mancas, PhD, is Senior Researcher, Numediart Institute for Creative Technologies, University of Mons, Mons, Belgium.
Vincent P. Ferrara, PhD, is Professor, Department of Neuroscience, Zuckerman Institute, Columbia University, New York, New York
Antoine Coutrot, PhD, is Tenured Researcher, Centre National de la Recherche Scientifique, Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information, Lyon, France.
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