Guide to Convolutional Neural Networks
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing Mai 2017, 2017
- Rilegato
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This must-read text/reference introduces the fundamental concepts of convolutional neural networks (ConvNets), offering practical guidance on using libraries to implement ConvNets in applications of traffic sign detection and classification. The work presents techniques for optimizing the computational efficiency of ConvNets, as well as visualization techniques to better understand the underlying processes. The proposed models are also thoroughly evaluated from different perspectives, using exploratory and quantitative analysis.Topics and features: explains the fundamental concepts behind training linear classifiers and feature learning; discusses the wide range of loss functions for training binary and multi-class classifiers; illustrates how to derive ConvNets from fully connected neural networks, and reviews different techniques for evaluating neural networks; presents a practical library for implementing ConvNets, explaining how to use a Python interface for the library to create and assess neural networks; describes two real-world examples of the detection and classification of traffic signs using deep learning methods; examines a range of varied techniques for visualizing neural networks, using a Python interface; provides self-study exercises at the end of each chapter, in addition to a helpful glossary, with relevant Python scripts supplied at an associated website.This self-contained guide will benefit those who seek to both understand the theory behind deep learning, and to gain hands-on experience in implementing ConvNets in practice. As no prior background knowledge in the field is required to follow the material, the book is ideal for all students of computer vision and machine learning, and will also be of great interest to practitioners working on autonomous cars and advanced driver assistance systems. 308 pp. Englisch. …
Codice articolo 9783319575490
- Titolo
- Guide to Convolutional Neural Networks
- Autore
- Elnaz Jahani Heravi
- Editore
- Springer International Publishing Mai 2017
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 331957549X
- ISBN 13
- 9783319575490
- Peso dell'articolo
- 685 grammi
- Dimensioni
- 241x160x22 mm
This must-read text/reference introduces the fundamental concepts of convolutional neural networks (ConvNets), offering practical guidance on using libraries to implement ConvNets in applications of traffic sign detection and classification. The work presents techniques for optimizing the computational efficiency of ConvNets, as well as visualization techniques to better understand the underlying processes. The proposed models are also thoroughly evaluated from different perspectives, using exploratory and quantitative analysis.
Topics and features: explains the fundamental concepts behind training linear classifiers and feature learning; discusses the wide range of loss functions for training binary and multi-class classifiers; illustrates how to derive ConvNets from fully connected neural networks, and reviews different techniques for evaluating neural networks; presents a practical library for implementing ConvNets, explaining how to use a Python interface for the library to create and assess neural networks; describes two real-world examples of the detection and classification of traffic signs using deep learning methods; examines a range of varied techniques for visualizing neural networks, using a Python interface; provides self-study exercises at the end of each chapter, in addition to a helpful glossary, with relevant Python scripts supplied at an associated website. This self-contained guide will benefit those who seek to both understand the theory behind deep learning, and to gain hands-on experience in implementing ConvNets in practice. As no prior background knowledge in the field is required to follow the material, the book is ideal for all students of computer vision and machine learning, and will also be of great interest to practitioners working on autonomous cars and advanced driver assistance systems."Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
Topics and features:
- Explains the fundamental concepts behind training linear classifiers and feature learning
- Discusses the wide range of loss functions for training binary and multi-class classifiers
- Illustrates how to derive ConvNets from fully connected neural networks, and reviews different techniques for evaluating neural networks
- Presents a practical library for implementing ConvNets, explaining how to use a Python interface for the library to create and assess neural networks
- Describes two real-world examples of the detection and classification of traffic signs using deep learning methods
- Examines a range of varied techniques for visualizing neural networks, using a Python interface
- Provides self-study exercises at the end of each chapter, in addition to a helpful glossary, with relevant Python scripts supplied at an associated website
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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Bergisch Gladbach, Germania
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