Deep Learning: Algorithms and Applications
Witold Pedrycz · Shyi-Ming Chen
2019年10月 · Studies in Computational Intelligence 865 巻 · Springer Nature
電子書籍
360
ページ
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この電子書籍について
This book presents a wealth of deep-learning algorithms and demonstrates their design process. It also highlights the need for a prudent alignment with the essential characteristics of the nature of learning encountered in the practical problems being tackled. Intended for readers interested in acquiring practical knowledge of analysis, design, and deployment of deep learning solutions to real-world problems, it covers a wide range of the paradigm’s algorithms and their applications in diverse areas including imaging, seismic tomography, smart grids, surveillance and security, and health care, among others. Featuring systematic and comprehensive discussions on the development processes, their evaluation, and relevance, the book offers insights into fundamental design strategies for algorithms of deep learning.
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