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Synopsis
Preface.- Chapter 1. Activation Functions.- Chapter 2. Adversarial Examples in Deep Neural Networks: An Overview.- Chapter 3. Representation Learning in Power Time Series Forecasting, etc.
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- ÉditeurSpringer
- Date d'édition2019
- ISBN 10 3030317595
- ISBN 13 9783030317591
- ReliureRelié
- Langueanglais
- Nombre de pages372
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Deep Learning: Algorithms and Applications.
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ISBN 10 : 3030317595
ISBN 13 : 9783030317591
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XII, 360 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Studies in Computational Intelligence, 865. Sprache: Englisch. N° de réf. du vendeur 10474GB
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Deep Learning: Algorithms and Applications
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Provides a comprehensive and up-to-date overview of deep learning by discussing a range of methodological and algorithmic issuesAddresses implementations and case studies, identifying the best design practices and assessing business models and met. N° de réf. du vendeur 332921078
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Deep Learning: Algorithms and Applications
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a wealth of deep-learning algorithms and demonstrates their design process. It also highlights the need for a prudent alignment with the essential characteristics of the nature of learning encountered in the practical problems being tackled. Intended for readers interested in acquiring practical knowledge of analysis, design, and deployment of deep learning solutions to real-world problems, it covers a wide range of the paradigm's algorithms and their applications in diverse areas including imaging, seismic tomography, smart grids, surveillance and security, and health care, among others. Featuring systematic and comprehensive discussions on the development processes, their evaluation, and relevance, the book offers insights into fundamental design strategies for algorithms of deep learning. N° de réf. du vendeur 9783030317591
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Springer International Publishing Nov 2019, 2019
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents a wealth of deep-learning algorithms and demonstrates their design process. It also highlights the need for a prudent alignment with the essential characteristics of the nature of learning encountered in the practical problems being tackled. Intended for readers interested in acquiring practical knowledge of analysis, design, and deployment of deep learning solutions to real-world problems, it covers a wide range of the paradigm's algorithms and their applications in diverse areas including imaging, seismic tomography, smart grids, surveillance and security, and health care, among others. Featuring systematic and comprehensive discussions on the development processes, their evaluation, and relevance, the book offers insights into fundamental design strategies for algorithms of deep learning. 372 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030317591
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