Apres acceptation de la commande, le delai moyen d'expedition depuis le Japon est de 48 heures. Le delai moyen de livraison est de 3 a 4 semaines. En cas de circonstances exceptionnelles, les delais peuvent s'etendre jusqu'à 2 mois.

Voir le détail de l'annonce

Vous avez choisi le retrait chez le vendeur à

Payez directement sur Rakuten (CB, PayPal, 4xCB...)
Récupérez le produit directement chez le vendeur
Rakuten vous rembourse en cas de problème

Terminer ma commande

Gratuit et sans engagement

Félicitations !

Nous sommes heureux de vous compter parmi nos membres du Club Rakuten !

TROUVER UN MAGASIN

Adresse

Retour

Horaires

Note :

Avis sur Deep Learning Through Sparse And Low - Rank Modeling de Zhangyang Wang Format Poche - Livre Informatique

Note : 0 0 avis sur Deep Learning Through Sparse And Low - Rank Modeling de Zhangyang Wang Format Poche - Livre Informatique

Donnez votre avis

Donnez votre avis sur ce produit

Votre note * : 1/5 2/5 3/5 4/5 5/5 Veuillez donner une note au produit

Le titre de votre avis* : Saisissez un titre

Quelques conseils :

Donnez le ton de votre avis, résumez-le en quelques mots qui apparaîtront comme le titre de votre avis.

Votre avis* : (40 caractères minimum) Saisissez un avis

Quelques conseils :

N'hésitez pas à mettre en avant les caractéristiques de ce produit, n'oubliez pas de mentionner ses avantages et/ou ses défauts éventuels. Décrivez précisément, argumentez, soyez convaincant !

Annuler

Les avis publiés font l'objet d'un contrôle automatisé de Rakuten.

Produits similaires

Présentation Deep Learning Through Sparse And Low - Rank Modeling de Zhangyang Wang Format Poche
- Livre Informatique

Livre Informatique - Zhangyang Wang - 31/03/2019 - Poche - Langue : Anglais

Auteur(s) : Zhangyang Wang

Editeur : Academic Press

Langue : Anglais

Parution : 31/03/2019

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 296

Expédition : 513

Dimensions : 23.5 x 19.1 x 1.5

ISBN : 9780128136591

Résumé :

Deep Learning through Sparse Representation and Low-Rank Modeling bridges classical sparse and low rank models-those that emphasize problem-specific Interpretability-with recent deep network models that have enabled a larger learning capacity and better utilization of Big Data. It shows how the toolkit of deep learning is closely tied with the sparse/low rank methods and algorithms, providing a rich variety of theoretical and analytic tools to guide the design and interpretation of deep learning models. The development of the theory and models is supported by a wide variety of applications in computer vision, machine learning, signal processing, and data mining.

This book will be highly useful for researchers, graduate students and practitioners working in the fields of computer vision, machine learning, signal processing, optimization and statistics.

...

Biographie:
1. Introduction2. Bi-Level Sparse Coding: A Hyperspectral Image Classification Example3. Deep ?0 Encoders: AModel Unfolding Example4. Single Image Super-Resolution: FromSparse Coding to Deep Learning5. From Bi-Level Sparse Clustering to Deep Clustering6. Signal Processing7. Dimensionality Reduction8. Action Recognition9. Style Recognition and Kinship Understanding10. Image Dehazing: Improved Techniques11. Biomedical Image Analytics: Automated Lung Cancer Diagnosis...

Sommaire:
Dr. Zhangyang (Atlas) Wang is an Assistant Professor of Computer Science and Engineering (CSE), at the Texas A&M University (TAMU), since August 2017. During 2012-2016, he was a Ph.D. student in the Electrical and Computer Engineering (ECE) Department, at the University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC). He was a former research intern with Microsoft Research (2015), Adobe Research (2014), and US Army Research Lab (2013). Dr. Wang has published over 70 papers in top-tier venues, in the broad fields of machine learning, computer vision, artificial intelligence, and interdisciplinary data science. He has published 2 books and 1 chapter, has been granted 3 patents, and has received over 20 research awards and scholarships. Dr. Wang regularly serves as tutorial speakers, guest editors, area chairs, session chairs, TPC members, and workshop organizers at leading conferences and journals....

Détails de conformité du produit

Consulter les détails de conformité de ce produit (

Personne responsable dans l'UE

)

Deep Learning through Sparse and Low-Rank Modeling - Zhangyang Wang

Avis sur Deep Learning Through Sparse And Low - Rank Modeling de Zhangyang Wang Format Poche - Livre Informatique

Présentation Deep Learning Through Sparse And Low - Rank Modeling de Zhangyang Wang Format Poche - Livre Informatique

Présentation Deep Learning Through Sparse And Low - Rank Modeling de Zhangyang Wang Format Poche
- Livre Informatique