Advances in Deep Learning
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
25.03.2019
Abbildungen
XIV, 149 p. 87 illus., 53 illus. in color.
Verlag
Springer SingaporeSeitenzahl
149
Maße (L/B/H)
24,1/16/1,5 cm
Gewicht
366 g
Auflage
19001 Auflage 1st edition 2020
Sprache
Englisch
ISBN
978-981-13-6793-9
This book introduces readers to both basic and advanced concepts in deep network models. It covers state-of-the-art deep architectures that many researchers are currently using to overcome the limitations of the traditional artificial neural networks. Various deep architecture models and their components are discussed in detail, and subsequently illustrated by algorithms and selected applications. In addition, the book explains in detail the transfer learning approach for faster training of deep models; the approach is also demonstrated on large volumes of fingerprint and face image datasets. In closing, it discusses the unique set of problems and challenges associated with these models.
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