反馈文件质量
lgli/多元化深度学习.pdf
多元化深度学习 🔍
it-ebooks iBooker it-ebooks, it-ebooks-extra
英语 [en] · 中文 [zh] · PDF · 8.4MB · 2021 · 📘 非小说类图书 · 🚀/lgli/lgrs · Save
描述
This book covers a large set of methods in the field of Artificial Intelligence - Deep Learning applied to real-world problems. The fundamentals of  the Deep Learning approach and different types of Deep Neural Networks (DNNs) are first summarized in this book, which offers  a comprehensive preamble for further  problem–oriented chapters.  The most interesting and open problems of machine learning in the framework of  Deep Learning are discussed in this book and solutions are proposed.  This book illustrates how to implement the zero-shot learning with Deep Neural Network Classifiers, which require a large amount of training data. The lack of annotated training data naturally pushes the researchers to implement low supervision algorithms. Metric learning is a long-term research but in the framework of Deep Learning approaches, it gets freshness and originality. Fine-grained classification with a low inter-class variability is a difficult problem for any classification tasks.  This book presents how it is solved, by using different modalities and attention mechanisms in 3D convolutional networks.  Researchers focused on Machine Learning, Deep learning, Multimedia and Computer Vision will want to buy this book. Advanced level students studying computer science within these topic areas will also find this book useful.
备用文件名
lgrsnf/多元化深度学习.pdf
备选标题
Multi-faceted Deep Learning : Models and Data
备选作者
Benois-Pineau, Jenny; Zemmari, Akka
备选作者
Jenny Benois-Pineau; Akka Zemmari
备选作者
Marcus Matthias Keupp
备选作者
Jenny Benois Pineau
备用出版商
Springer International Publishing : Imprint: Springer
备用出版商
Springer International Publishing AG
备用出版商
Springer Nature Switzerland AG
备用版本
Springer Nature, Cham, Switzerland, 2021
备用版本
1st ed. 2021, Cham, 2021
备用版本
Switzerland, Switzerland
备用版本
1st ed, S.l, 2021
备用版本
5, 20211020
备用描述
Keine Beschreibung vorhanden.
Erscheinungsdatum: 20.10.2021
开源日期
2024-02-25
更多信息……

🚀 快速下载

成为会员以支持书籍、论文等的长期保存。为了感谢您对我们的支持，您将获得高速下载权益。❤️

🐢 低速下载

由可信的合作方提供。 更多信息请参见常见问题解答。 （可能需要验证浏览器——无限次下载！）

所有选项下载的文件都相同，应该可以安全使用。即使这样，从互联网下载文件时始终要小心。例如，确保您的设备更新及时。
显示外部下载
  • 对于大文件，我们建议使用下载管理器以防止中断。
    推荐的下载管理器：JDownloader
  • 您将需要一个电子书或 PDF 阅读器来打开文件，具体取决于文件格式。
    推荐的电子书阅读器：Anna的档案在线查看器、ReadEra和Calibre
  • 使用在线工具进行格式转换。
    推荐的转换工具：CloudConvert和PrintFriendly
  • 您可以将 PDF 和 EPUB 文件发送到您的 Kindle 或 Kobo 电子阅读器。
    推荐的工具：亚马逊的“发送到 Kindle”和djazz 的“发送到 Kobo/Kindle”
  • 支持作者和图书馆
    ✍️ 如果您喜欢这个并且能够负担得起，请考虑购买原版，或直接支持作者。
    📚 如果您当地的图书馆有这本书，请考虑在那里免费借阅。