9783030427481 - deep learners and deep learner descriptors for medical applications: 186 (15 risultati)
Deep Learners and Deep Learner Descriptors for Medical Applications
Brahnam, Sheryl (EDT); Nanni, Loris (EDT); Jain, Lakhmi C. (EDT)
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2020
Serie: Libro 156 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Deep Learners and Deep Learner Descriptors for Medical Applications
Brahnam, Sheryl (EDT); Nanni, Loris (EDT); Jain, Lakhmi C. (EDT)
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Editore: Springer, 2020
Serie: Libro 156 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Deep Learners and Deep Learner Descriptors for Medical Applications
Brahnam, Sheryl (EDT); Nanni, Loris (EDT); Jain, Lakhmi C. (EDT)
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Editore: Springer, 2020
Serie: Libro 156 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Deep Learners and Deep Learner Descriptors for Medical Applications
Brahnam, Sheryl (EDT); Nanni, Loris (EDT); Jain, Lakhmi C. (EDT)
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Editore: Springer, 2020
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Editore: Springer, 2020
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Deep Learners and Deep Learner Descriptors for Medical Applications
Brahnam, Sheryl (Editor)/ Nanni, Loris (Editor)/ Jain, Lakhmi C. (Editor)
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Editore: Springer Nature, 2020
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Editore: Springer International Publishing, 2020
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces readers to the current trends in using deep learners and deep learner descriptors for medical applications. It reviews the recent literature and presents a variety of medical image and sound applications to illustrate the five major…ways deep learners can be utilized: 1) by training a deep learner from scratch (chapters provide tips for handling imbalances and other problems with the medical data); 2) by implementing transfer learning from a pre-trained deep learner and extracting deep features for different CNN layers that can be fed into simpler classifiers, such as the support vector machine; 3) by fine-tuning one or more pre-trained deep learners on an unrelated dataset so that they are able to identify novel medical datasets; 4) by fusing different deep learner architectures; and 5) by combining the above methods to generate a variety of more elaborate ensembles. This book is a value resource for anyone involved in engineering deep learners for medical applications as well as to those interested in learning more about the current techniques in this exciting field. A number of chapters provide source code that can be used to investigate topics further or to kick-start new projects.
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Editore: Springer, 2020
Serie: Libro 156 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, 2020
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Editore: Springer International Publishing Mai 2020, 2020
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book introduces readers to the current trends in using deep learners and deep learner descriptors for medical applications. It reviews the recent literature and presents a variety of medical image and sound applications to illustrate… the five major ways deep learners can be utilized: 1) by training a deep learner from scratch (chapters provide tips for handling imbalances and other problems with the medical data); 2) by implementing transfer learning from a pre-trained deep learner and extracting deep features for different CNN layers that can be fed into simpler classifiers, such as the support vector machine; 3) by fine-tuning one or more pre-trained deep learners on an unrelated dataset so that they are able to identify novel medical datasets; 4) by fusing different deep learner architectures; and 5) by combining the above methods to generate a variety of more elaborate ensembles. This book is a value resource for anyone involved in engineering deep learners for medical applications as well as to those interested in learning more about the current techniques in this exciting field. A number of chapters provide source code that can be used to investigate topics further or to kick-start new projects. 296 pp. Englisch.
Deep Learners and Deep Learner Descriptors for Medical Applications
Nanni, Loris|Brahnam, Sheryl|Brattin, Rick|Ghidoni, Stefano|Jain, Lakhmi C.
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Editore: Springer International Publishing, 2020
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Gebunden. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents recent research on all aspects of machine learning and data mining for health care Focuses on general algorithms that can handle multiple sources of complex data in medical research databasesInclud…es various successful machine lear.
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Editore: Springer, 2020
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Editore: Springer, 2020
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Editore: Springer, Springer Mai 2020, 2020
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book introduces readers to the current trends in using deep learners and deep learner descriptors for medical applications. It reviews the recent literature and presents a variety of medical image and sound applications to illustrate the… five major ways deep learners can be utilized: 1) by training a deep learner from scratch (chapters provide tips for handling imbalances and other problems with the medical data); 2) by implementing transfer learning from a pre-trained deep learner and extracting deep features for different CNN layers that can be fed into simpler classifiers, such as the support vector machine; 3) by fine-tuning one or more pre-trained deep learners on an unrelated dataset so that they are able to identify novel medical datasets; 4) by fusing different deep learner architectures; and 5) by combining the above methods to generate a variety of more elaborate ensembles. This book is a value resource for anyone involved in engineering deep learners for medical applications as well as to those interested in learning more about the current techniques in this exciting field. A number of chapters provide source code that can be used to investigate topics further or to kick-start new projects.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 296 pp. Englisch.
