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- ÉditeurAcademic Press
- Date d'édition2022
- ISBN 10 0323998518
- ISBN 13 9780323998512
- ReliureBroché
- Langueanglais
- Nombre de pages428
- ÉditeurNguyen, Summers, Chellappa
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Meta Learning With Medical Imaging and Health Informatics Applications
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Meta-learning With Medical Imaging and Health Informatics Applications
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Meta Learning With Medical Imaging and Health Informatics Applications
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Meta Learning With Medical Imaging and Health Informatics Applications (The MICCAI Society book Series)
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Meta-learning With Medical Imaging and Health Informatics Applications
Edité par
Academic Press, 2022
ISBN 10 : 0323998518
ISBN 13 : 9780323998512
Ancien ou d'occasion
Couverture souple
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Meta-learning With Medical Imaging and Health Informatics Applications
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Meta Learning With Medical Imaging and Health Informatics Applications (The MICCAI Society book Series)
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Meta Learning With Medical Imaging and Health Informatics Applications (The MICCAI Society book Series)
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Meta Learning With Medical Imaging and Health Informatics Applications (The MICCAI Society book Series)
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Meta Learning With Medical Imaging and Health Informatics Applications (Paperback)
Edité par
Elsevier Science & Technology, Oxford, 2022
ISBN 10 : 0323998518
ISBN 13 : 9780323998512
Neuf
Paperback
Vendeur : Grand Eagle Retail, Fairfield, OH, Etats-Unis
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Paperback. Etat : new. Paperback. Meta-Learning, or learning to learn, has become increasingly popular in recent years. Instead of building AI systems from scratch for each machine learning task, Meta-Learning constructs computational mechanisms to systematically and efficiently adapt to new tasks. The meta-learning paradigm has great potential to address deep neural networks fundamental challenges such as intensive data requirement, computationally expensive training, and limited capacity for transfer among tasks.This book provides a concise summary of Meta-Learning theories and their diverse applications in medical imaging and health informatics. It covers the unifying theory of meta-learning and its popular variants such as model-agnostic learning, memory augmentation, prototypical networks, and learning to optimize. The book brings together thought leaders from both machine learning and health informatics fields to discuss the current state of Meta-Learning, its relevance to medical imaging and health informatics, and future directions. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9780323998512
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