Innovative Topologies and Algorithms for Neural Networks
Lingua: inglese
Editore: MDPI AG, 2021
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The introduction of new topologies and training procedures to deep neural networks has solicited a renewed interest in the field of neural computation. The use of deep structures has significantly improved state-of-the-art applications in many fields, such as computer vision, speech and text processing, medical applications, and IoT (Internet of Things). The probability of a successful outcome from a neural network is linked to selection of an appropriate network architecture and training algorithm. Accordingly, much of the recent research on neural networks has been devoted to the study and proposal of novel architectures, including solutions tailored to specific problems. This book gives significant contributions to the above-mentioned fields by merging theoretical aspects and relevant applications.
Codice articolo 9783036502847
- Titolo
- Innovative Topologies and Algorithms for Neural Networks
- Editore
- MDPI AG
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 303650284X
- ISBN 13
- 9783036502847
- Peso dell'articolo
- 695 grammi
- Dimensioni
- 250x175x17 mm
The introduction of new topologies and training procedures to deep neural networks has solicited a renewed interest in the field of neural computation. The use of deep structures has significantly improved state-of-the-art applications in many fields, such as computer vision, speech and text processing, medical applications, and IoT (Internet of Things). The probability of a successful outcome from a neural network is linked to selection of an appropriate network architecture and training algorithm. Accordingly, much of the recent research on neural networks has been devoted to the study and proposal of novel architectures, including solutions tailored to specific problems. This book gives significant contributions to the above-mentioned fields by merging theoretical aspects and relevant applications.
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