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9783031487422 - Feature and Dimensionality Reduction for Clustering With Deep Learning di Ros, Frederic; Riad, Rabia (11 risultati)
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering with Deep Learning (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 123,33
Spedizione EUR 13,89
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering With Deep Learning
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 136,47
Spedizione EUR 2,31
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering With Deep Learning
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 123,32
Spedizione EUR 17,39
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering With Deep Learning
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 138,52
Spedizione EUR 2,31
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering With Deep Learning
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 137,22
Spedizione EUR 17,39
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering with Deep Learning
Lingua: Inglese
Editore: Springer Nature Switzerland, 2024
ISBN 10: 3031487427 ISBN 13: 9783031487422
EUR 109,83
Spedizione EUR 48,99
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloGebunden. Condizione: New.
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering with Deep Learning
Lingua: Inglese
Editore: Springer Nature Switzerland, 2024
ISBN 10: 3031487427 ISBN 13: 9783031487422
EUR 128,39
Spedizione EUR 62,94
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents an overview of recent methods of feature selection and dimensionality reduction that are based on Deep Neural Networks (DNNs) for a clustering perspective, with particular attention to the knowledge discovery question. The authors first present a synthesis of the major recent influencing techniques and 'tricks' participating in recent advances in deep clustering, as well as a recall of the main deep learning architectures. Secondly, the book highlights the most popular works by 'family' to provide a more suitable starting point from which to develop a full understanding of the domain. Overall, the book proposes a comprehensive up-to-date review of deep feature selection and deep clustering methods with particular attention to the knowledge discovery question and under a multi-criteria analysis. The book can be very helpful for young researchers, non-experts, and R&D AI engineers.
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering With Deep Learning
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 183,72
Spedizione EUR 14,49
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: Brand New. 279 pages. 9.25x6.10x0.91 inches. In Stock.
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering with Deep Learning (eng)
Da: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Valutazione del venditore 3 su 5 stelle
EUR 102,25
Spedizione EUR 6,80
Spedito da Italia a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: new. Questo è un articolo print on demand.
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering with Deep Learning
Lingua: Inglese
Editore: Berlin Springer Nature Switzerland Springer, 2024
ISBN 10: 3031487427 ISBN 13: 9783031487422
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 128,39
Spedizione EUR 23,00
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents an overview of recent methods of feature selection and dimensionality reduction that are based on Deep Neural Networks (DNNs) for a clustering perspective, with particular attention to the knowledge discovery question. The authors first present a synthesis of the major recent influencing techniques and 'tricks' participating in recent advances in deep clustering, as well as a recall of the main deep learning architectures. Secondly, the book highlights the most popular works by 'family' to provide a more suitable starting point from which to develop a full understanding of the domain. Overall, the book proposes a comprehensive up-to-date review of deep feature selection and deep clustering methods with particular attention to the knowledge discovery question and under a multi-criteria analysis. The book can be very helpful for young researchers, non-experts, and R&D AI engineers. 268 pp. Englisch.
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Feature and Dimensionality Reduction for Clustering with Deep Learning
Lingua: Inglese
Editore: Springer, Springer Jan 2024, 2024
ISBN 10: 3031487427 ISBN 13: 9783031487422
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 128,39
Spedizione EUR 60,00
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents an overview of recent methods of feature selection and dimensionality reduction that are based on Deep Neural Networks (DNNs) for a clustering perspective, with particular attention to the knowledge discovery question. The authors first present a synthesis of the major recent influencing techniques and 'tricks' participating in recent advances in deep clustering, as well as a recall of the main deep learning architectures. Secondly, the book highlights the most popular works by ¿family¿ to provide a more suitable starting point from which to develop a full understanding of the domain. Overall, the book proposes a comprehensive up-to-date review of deep feature selection and deep clustering methods with particular attention to the knowledge discovery question and under a multi-criteria analysis. The book can be very helpful for young researchers, non-experts, and R&D AI engineers.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 280 pp. Englisch.
