Normalization Techniques in Deep Learning

Langue : anglais

Edité par Springer-Verlag Gmbh Jul 2026, 2026

3032199905 / 9783032199904

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Neuware -This book surveys normalization techniques with a deep analysis in training deep neural networks. Normalization methods can improve the training stability, optimization efficiency, and generalization ability of deep neural networks (DNNs) and have become basic components in most state-of-the-art DNN architectures. The author provides guidelines for elaborating, understanding, and applying normalization methods. This book is ideal for readers working on the development of novel deep learning algorithms and/or their applications to solve practical problems in computer vision and machine learning. The book also serves as a resource researchers, engineers, and students who are new to the field and need to understand and train DNNs. This Second Edition builds upon the original material with the addition of more recent proposed methods and expanded technical details for new normalization methods and network architectures tailored to specific tasks. 167 pp. Englisch.

N° de réf. du vendeur 9783032199904

Titre
Normalization Techniques in Deep Learning
Auteur
Lei Huang
Éditeur
Springer-Verlag Gmbh Jul 2026
Année de publication
2026
État de l'article
Neu
Reliure
Buch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3032199905
ISBN à 13 chiffres
9783032199904
Édition
2ème Édition
Poids de l'article
487 grammes
Dimensions
246x173x16 mm

Rheinberg-Buch Andreas Meier eK

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