Feature Learning and Understanding : Algorithms and Applications /
Contiene: 1) Una introducción ligera al aprendizaje de características; 2) Extracción de características semánticas latentes; 3) Análisis de componentes principales; 4) Extracción de funciones basada en aprendizaje múltiple; 5) Análisis discriminante lineal; 6) Aprendizaje de características no line...
Gorde:
| Beste egile batzuk: | |
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| Formatua: | Liburua |
| Hizkuntza: | ingelesa |
| Argitaratua: |
Cham, Suiza :
Springer,
2020, c2020
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| Saila: | (Information Fusion and Data Science)
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| Gaiak: | |
| Sarrera elektronikoa: | Ver documento en línea |
| Etiketak: |
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| Gaia: | Contiene: 1) Una introducción ligera al aprendizaje de características; 2) Extracción de características semánticas latentes; 3) Análisis de componentes principales; 4) Extracción de funciones basada en aprendizaje múltiple; 5) Análisis discriminante lineal; 6) Aprendizaje de características no lineales basado en Kernel; 7) Aprendizaje de características dispersas; 8) Aprendizaje de características de rango bajo; 9) Aprendizaje de funciones basado en tensores; 10) Aprendizaje de funciones basado en redes neuronales: codificador automático; 11) Aprendizaje de funciones basado en redes neuronales: red neuronal convolucional; 12) Aprendizaje de funciones basado en redes neuronales: red neuronal recurrente. |
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| Deskribapen fisikoa: | 1 libro electrónico en línea (XIV, 291 p.) 1 recurso en línea |
| Hartzaileak: | 2021 BO Maestría en Ciencia de Datos |
| ISBN: | 978-3-030-40794-0 |
| Sartu: | Licencias ilimitadas |