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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems (Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding)
Livre 3 sur 3 : Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingVendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 136,67
Expédition à EUR 7,45
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems (Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding)
Livre 3 sur 3 : Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingVendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 146,83
Expédition à EUR 3,43
Expédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 3 disponible(s)
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Livre 3 sur 3 : Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingVendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 161,90
Expédition à EUR 2,27
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems (Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding)
Livre 3 sur 3 : Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingVendeur : Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Allemagne
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 154,70
Expédition à EUR 9,95
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems
Livre 3 sur 3 : Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingLangue: anglais
Edité par Elsevier Science Publishing Co Inc, 2020
ISBN 10 : 0128222263 ISBN 13 : 9780128222263
Vendeur : THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 147,64
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Livre 3 sur 3 : Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingVendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 155,64
Expédition à EUR 17,20
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems (Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding)
Livre 3 sur 3 : Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingVendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 164,82
Expédition à EUR 13,73
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Livre 3 sur 3 : Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingVendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 182,01
Expédition à EUR 2,27
Expédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Livre 3 sur 3 : Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingVendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 183,47
Expédition à EUR 17,20
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems
Livre 3 sur 3 : Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingEUR 170,74
Expédition à EUR 48,99
Expédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierKartoniert / 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.
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems
Livre 3 sur 3 : Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingVendeur : Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italie
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 118,91
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Trends in Deep Learning Methodologies
Livre 3 sur 3 : Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingLangue: anglais
Edité par Elsevier Science & Technology, Academic Press, 2020
ISBN 10 : 0128222263 ISBN 13 : 9780128222263
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 132
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Ajouter au panierTaschenbuch. 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.
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Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems
Livre 3 sur 3 : Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingVendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 135,35
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Ajouter au panierPaperback. Etat : Brand New. 288 pages. 8.75x6.00x0.75 inches. In Stock. This item is printed on demand.
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Trends in Deep Learning Methodologies : Algorithms, Applications, and Systems
Livre 3 sur 3 : Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and UnderstandingLangue: anglais
Edité par Elsevier Science & Technology, Academic Press, 2020
ISBN 10 : 0128222263 ISBN 13 : 9780128222263
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 146,74
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Expédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Ajouter au panierTaschenbuch. 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.
