Trends deep learning methodologies (16 résultats)
Langue : anglais
Edité par Academic Press, 2020
Série : Livre 3 sur 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Vendeur : Basi6 International, Irving, TX, Etats-UnisBasi6 International
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Langue : anglais
Edité par Elsevier, 2020
Série : Livre 3 sur 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-UniMajestic Books
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EUR 7,60 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 3 disponible(s)
Etat : New. pp. 270.
Langue : anglais
Edité par Elsevier, 2020
Série : Livre 3 sur 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-UnisBooks Puddle
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EUR 3,44 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 3 disponible(s)
Etat : New. pp. 270.
Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Piuri, Vincenzo (EDT); Raj, Sandeep (EDT); Genovese, Angelo (EDT); Srivastava, Rajshree (EDT)
Langue : anglais
Edité par Academic Press, 2020
Série : Livre 3 sur 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-UnisGreatBookPrices
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EUR 161,24
EUR 2,28 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Etat : New.
Langue : anglais
Edité par Elsevier Science Publishing Co Inc, 2020
Série : Livre 3 sur 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Vendeur : THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Royaume-UniTHE SAINT BOOKSTORE
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Langue : anglais
Edité par Elsevier, 2020
Série : Livre 3 sur 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Vendeur : Biblios, frankfurt am main, HESSE, AllemagneBiblios
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Etat : New. pp. 270.
Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Piuri, Vincenzo (EDT); Raj, Sandeep (EDT); Genovese, Angelo (EDT); Srivastava, Rajshree (EDT)
Langue : anglais
Edité par Academic Press, 2020
Série : Livre 3 sur 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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Etat : New.
Langue : anglais
Edité par Academic Press, 2020
Série : Livre 3 sur 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-UniRia Christie Collections
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Etat : New. In.
Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Piuri, Vincenzo (EDT); Raj, Sandeep (EDT); Genovese, Angelo (EDT); Srivastava, Rajshree (EDT)
Langue : anglais
Edité par Academic Press, 2020
Série : Livre 3 sur 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-UnisGreatBookPrices
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Autres imagesLangue : anglais
Edité par Elsevier Inc, 2020
Série : Livre 3 sur 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Vendeur : preigu, Osnabrück, Allemagnepreigu
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Taschenbuch. Etat : 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.
Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Piuri, Vincenzo (EDT); Raj, Sandeep (EDT); Genovese, Angelo (EDT); Srivastava, Rajshree (EDT)
Langue : anglais
Edité par Academic Press, 2020
Série : Livre 3 sur 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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EUR 187,18
EUR 17,55 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Etat : As New. Unread book in perfect condition.
Langue : anglais
Edité par Elsevier Science, 2020
Série : Livre 3 sur 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagnemoluna
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EUR 48,99 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Kartoniert / Broschiert. Etat : 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.
Langue : anglais
Edité par Academic Press, 2020
Série : Livre 3 sur 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Vendeur : Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, ItalieBrook Bookstore On Demand
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Langue : anglais
Edité par Elsevier Science & Technology, Academic Press, 2020
Série : Livre 3 sur 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AllemagneBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Taschenbuch. Etat : 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.
Langue : anglais
Edité par Academic Pr, 2020
Série : Livre 3 sur 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-UniRevaluation Books
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EUR 138,12
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Paperback. Etat : Brand New. 288 pages. 8.75x6.00x0.75 inches. In Stock. This item is printed on demand.
Langue : anglais
Edité par Elsevier Inc, 2020
Série : Livre 3 sur 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
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Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH
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EUR 132,00
EUR 62,08 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Taschenbuch. Etat : 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.
