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ディープラーニング - 基礎と応用 - cover

ディープラーニング - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

ディープ ラーニングとは
 
ディープ ラーニングは、人工ニューラル ネットワークと表現学習に基づいた機械学習アプローチの大きなグループに属します。 この一連のメソッドはディープラーニングとして知られています。 学習方法には、教師あり、半教師あり、教師なしの 3 つがあります。
 
メリット
 
(i) に関する洞察と検証 次のトピック:
 
第 1 章: ディープ ラーニング
 
第 2 章: 機械学習
 
第 3 章: ニューラル コーディング
 
第 4 章: スケール空間
 
第 5 章: 圧縮センシング
 
第 6 章: リザーバーコンピューティング
 
第 7 章: エコー状態ネットワーク
 
第 8 章: 確率的 オウム
 
第 9 章: 微分可能プログラミング
 
第 10 章: 液体ステート マシン
 
(ii) ディープ ラーニングに関する一般のよくある質問に答えます。
 
(iii) 多くの分野でのディープ ラーニングの使用例。
 
(iv) ディープ ラーニングを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識を超えたい人 またはあらゆる種類の深層学習に関する情報。
 
 
Disponibile da: 04/07/2023.
Lunghezza di stampa: 108 pagine.

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    メリット 
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 画像の取得
     
    第 2 章: 情報の取得
     
    第 3 章: MPEG-7
     
    第 4 章: コンテンツベースの画像検索
     
    第 5 章: 画像の自動注釈
     
    第 6 章: 画像オーガナイザー
     
    第 7 章: Google 画像
     
    第 8 章: 画像メタ検索
     
    第 9 章: メタデータ
     
    第 10 章: 画像の逆検索
     
    (II) 画像検索に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (III) 多くの分野における画像検索の使用例の実例。
     
    (IV) ) 画像検索技術を 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の画像検索についての基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 戦争詩人
     
    第 2 章: オシアン
     
    第 3 章: 吟遊詩人
     
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    第 9 章: オーガスト ストラム
     
    第 10 章: イアン ロム
     
    (ii) 戦争詩人に関する一般のよくある質問への回答。
     
    この本の対象読者対象者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の戦争詩人に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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