Mission-Oriented Sensor Networks and Systems: Art and Science : Volume 2: Advances
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2019
Serie: Libro 213 di 378 - Studies in Systems, Decision and Control
- Rilegato
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a broad range of deep-learning applications related to vision, natural language processing, gene expression, arbitrary object recognition, driverless cars, semantic image segmentation, deep visual residual abstraction, brain-computer interfaces, big data processing, hierarchical deep learning networks as game-playing artefacts using regret matching, and building GPU-accelerated deep learning frameworks. Deep learning, an advanced level of machine learning technique that combines class of learning algorithms with the use of many layers of nonlinear units, has gained considerable attention in recent times. Unlike other books on the market, this volume addresses the challenges of deep learning implementation, computation time, and the complexity of reasoning and modeling different type of data. As such, it is a valuable and comprehensive resource for engineers, researchers, graduate students and Ph.D. scholars.
Codice articolo 9783319923833
- Titolo
- Mission-Oriented Sensor Networks and Systems: Art and Science : Volume 2: Advances
- Autore
- Habib M. Ammari
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319923838
- ISBN 13
- 9783319923833
- Peso dell'articolo
- 1367 grammi
- Dimensioni
- 241x160x49 mm
- Serie
- Libro 213 di 378: Studies in Systems, Decision and Control
This book presents a broad range of deep-learning applications related to vision, natural language processing, gene expression, arbitrary object recognition, driverless cars, semantic image segmentation, deep visual residual abstraction, brain–computer interfaces, big data processing, hierarchical deep learning networks as game-playing artefacts using regret matching, and building GPU-accelerated deep learning frameworks. Deep learning, an advanced level of machine learning technique that combines class of learning algorithms with the use of many layers of nonlinear units, has gained considerable attention in recent times. Unlike other books on the market, this volume addresses the challenges of deep learning implementation, computation time, and the complexity of reasoning and modeling different type of data. As such, it is a valuable and comprehensive resource for engineers, researchers, graduate students and Ph.D. scholars.
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Dalla quarta di copertina
This book presents a broad range of deep-learning applications related to vision, natural language processing, gene expression, arbitrary object recognition, driverless cars, semantic image segmentation, deep visual residual abstraction, brain–computer interfaces, big data processing, hierarchical deep learning networks as game-playing artefacts using regret matching, and building GPU-accelerated deep learning frameworks. Deep learning, an advanced level of machine learning technique that combines class of learning algorithms with the use of many layers of nonlinear units, has gained considerable attention in recent times. Unlike other books on the market, this volume addresses the challenges of deep learning implementation, computation time, and the complexity of reasoning and modeling different type of data. As such, it is a valuable and comprehensive resource for engineers, researchers, graduate students and Ph.D. scholars.
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