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Advances in Deep Learning

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Éditeur :

Springer


Collection :

Studies in Big Data

Paru le : 2019-03-14

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Description

Ce livre présente aux lecteurs les concepts de base et avancés des modèles de réseaux profonds. Il couvre les architectures profondes de pointe que de nombreux chercheurs utilisent actuellement pour surmonter les limites des réseaux neuronaux artificiels traditionnels. Divers modèles d'architecture profonde et leurs composants sont discutés en détail, puis illustrés par des algorithmes et des applications choisies. De plus, le livre explique en détail l'approche d'apprentissage par transfert pour une formation plus rapide des modèles profonds ; l'approche est également démontrée sur de grands volumes de données d'empreintes digitales et d'images du visage. En conclusion, il traite de l'ensemble unique de problèmes et de défis associés à ces modèles.
Pages
149 pages
Collection
Studies in Big Data
Parution
2019-03-14
Marque
Springer
EAN papier
9789811367939
EAN PDF
9789811367946
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
14
Taille du fichier
6769 Ko
Prix
179,34 €
EAN EPUB
9789811367946
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
14
Taille du fichier
24013 Ko
Prix
179,34 €

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