Deep learning research applications (34 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: Brand New. 274 pages. 7.01x0.62x10.00 inches. In Stock.
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Zustand: New. The model-based approach for carrying out the classification and identification of tasks has led to progression of the machine learning paradigm in diversified fields of technology. Deep Learning Applications in Operations Research presents.
Sprache: Englisch
Verlag: De Gruyter, 2020
Serie: Buch 1 von 14 - De Gruyter Frontiers in Computational Intelligence
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - The model-based approach for carrying out the classification and identification of tasks has led to progression of the machine learning paradigm in diversified fields of technology. Deep Learning Applications in Operations Research presents the varied applications of this model-based approach…. Apart from the classification process, the machine learning (ML) model has become effective enough to predict future trends of any sort of phenomenon. Such fields as object classification, speech recognition, and face detection have sought extensive applications of artificial intelligence (AI) and machine learning as well. The application of AI and ML has also become increasingly common in the domains of agriculture, health sectors, and insurance.Operations research is the branch of mathematics used to perform many operational tasks in other allied domains, and the book explains how the implementation of automated strategies in optimization and parameter selection can be carried out by AI and ML. Operations research has many beneficial aspects to aid in decision making. Arriving at the proper decision depends on a number of factors; this book examines how AI and ML can be used to model equations and define constraints to solve problems more easily and discover proper and valid solutions. This book also looks at how automation plays a significant role in minimizing human labor and thereby minimizes overall time and cost. Case studies examine how to streamline operations and unearth data to make better business decisions. The concepts presented in this book can bring about and guide unique research directions to the future application of AI-enabled technologies.
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Sprache: Englisch
Verlag: De Gruyter, 2020
Serie: Buch 1 von 14 - De Gruyter Frontiers in Computational Intelligence
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book focuses on the fundamentals of deep learning along with reporting on the current state-of-art research on deep learning. In addition, it provides an insight of deep neural networks in action with illustrative coding examples. Deep learning is a ne…w area of machine learning research which has been introduced with the objective of moving ML closer to one of its original goals, i.e. artificial intelligence. Deep learning was developed as an ML approach to deal with complex input-output mappings. While traditional methods successfully solve problems where final value is a simple function of input data, deep learning techniques are able to capture composite relations between non-immediately related fields, for example between air pressure recordings and English words, millions of pixels and textual description, brand-related news and future stock prices and almost all real world problems. Deep learning is a class of nature inspired machine learning algorithms that uses a cascade of multiple layers of nonlinear processing units for feature extraction and transformation. Each successive layer uses the output from the previous layer as input. The learning may be supervised (e.g. classification) and/or unsupervised (e.g. pattern analysis) manners. These algorithms learn multiple levels of representations that correspond to different levels of abstraction by resorting to some form of gradient descent for training via backpropagation. Layers that have been used in deep learning include hidden layers of an artificial neural network and sets of propositional formulas. They may also include latent variables organized layer-wise in deep generative models such as the nodes in deep belief networks and deep boltzmann machines. Deep learning is part of state-of-the-art systems in various disciplines, particularly computer vision, automatic speech recognition (ASR) and human action recognition.
Sprache: Englisch
Verlag: De Gruyter, 2020
Serie: Buch 1 von 14 - De Gruyter Frontiers in Computational Intelligence
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Zustand: New.
Deep Reinforcement Learning: Fundamentals, Research and Applications
Dong, Hao (Edited by)/ Ding, Zihan (Edited by)/ Zhang, Shanghang (Edited by)
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Paperback. Zustand: Brand New. 541 pages. 9.25x6.10x9.05 inches. In Stock.
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Verlag: De Gruyter, 2020
Serie: Buch 1 von 14 - De Gruyter Frontiers in Computational Intelligence
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book focuses on the fundamentals of deep learning along with reporting on the current state-of-art research on deep learning. In addition, it provides an insight of deep neural networks in action with illustrative coding examples. Deep learning…is a new area of machine learning research which has been introduced with the objective of moving ML closer to one of its original goals, i.e. artificial intelligence. Deep learning was developed as an ML approach to deal with complex input-output mappings. While traditional methods successfully solve problems where final value is a simple function of input data, deep learning techniques are able to capture composite relations between non-immediately related fields, for example between air pressure recordings and English words, millions of pixels and textual description, brand-related news and future stock prices and almost all real world problems. Deep learning is a class of nature inspired machine learning algorithms that uses a cascade of multiple layers of nonlinear processing units for feature extraction and transformation. Each successive layer uses the output from the previous layer as input. The learning may be supervised (e.g. classification) and/or unsupervised (e.g. pattern analysis) manners. These algorithms learn multiple levels of representations that correspond to different levels of abstraction by resorting to some form of gradient descent for training via backpropagation. Layers that have been used in deep learning include hidden layers of an artificial neural network and sets of propositional formulas. They may also include latent variables organized layer-wise in deep generative models such as the nodes in deep belief networks and deep boltzmann machines. Deep learning is part of state-of-the-art systems in various disciplines, particularly computer vision, automatic speech recognition (ASR) and human action recognition.
Deep Learning: Research and Applications (De Gruyter Frontiers in Computational Intelligence)
Bhattacharyya, Siddhartha / Snasel, Vaclav / Ella Hassanien, Aboul / Saha, Satadal / Tripathy, B. K.
Sprache: Englisch
Verlag: De Gruyter, 2020
Serie: Buch 1 von 14 - De Gruyter Frontiers in Computational Intelligence
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Hardcover. Zustand: Brand New. 256 pages. 6.69x9.44x0.55 inches. In Stock.
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Deep Reinforcement Learning: Fundamentals, Research and Applications
Dong, Hao (Edited by)/ Ding, Zihan (Edited by)/ Zhang, Shanghang (Edited by)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Deep Reinforcement Learning | Fundamentals, Research and Applications | Hao Dong (u. a.) | Taschenbuch | xxvii | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9789811540974 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbi…eter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Deep reinforcement learning (DRL) is the combination of reinforcement learning (RL) and deep learning. It has been able to solve a wide range of complex decision-making tasks that were previously out of reach for a machine, and famously contributed t…o the success of AlphaGo. Furthermore, it opens up numerous new applications in domains such as healthcare, robotics, smart grids and finance.Divided into three main parts, this book provides a comprehensive and self-contained introduction to DRL. The first part introduces the foundations of deep learning, reinforcement learning (RL) and widely used deep RL methods and discusses their implementation. The second part covers selected DRL research topics, which are useful for those wanting to specialize in DRL research. To help readers gain a deep understanding of DRL and quickly apply the techniques in practice, the third part presents mass applications, such as the intelligent transportation system and learning to run, with detailedexplanations.The book is intended for computer science students, both undergraduate and postgraduate, who would like to learn DRL from scratch, practice its implementation, and explore the research topics. It also appeals to engineers and practitioners who do not have strong machine learning background, but want to quickly understand how DRL works and use the techniques in their applications.
- Hardcover
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Deep reinforcement learning (DRL) is the combination of reinforcement learning (RL) and deep learning. It has been able to solve a wide range of complex decision-making tasks that were previously out of reach for a machine, and famously contributed to the s…uccess of AlphaGo. Furthermore, it opens up numerous new applications in domains such as healthcare, robotics, smart grids and finance.Divided into three main parts, this book provides a comprehensive and self-contained introduction to DRL. The first part introduces the foundations of deep learning, reinforcement learning (RL) and widely used deep RL methods and discusses their implementation. The second part covers selected DRL research topics, which are useful for those wanting to specialize in DRL research. To help readers gain a deep understanding of DRL and quickly apply the techniques in practice, the third part presents mass applications, such as the intelligent transportation system and learning to run, with detailedexplanations.The book is intended for computer science students, both undergraduate and postgraduate, who would like to learn DRL from scratch, practice its implementation, and explore the research topics. It also appeals to engineers and practitioners who do not have strong machine learning background, but want to quickly understand how DRL works and use the techniques in their applications.
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Serie: Buch 1 von 14 - De Gruyter Frontiers in Computational Intelligence
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Zustand: New. 2020. Hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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EUR 303,02
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- Hardcover
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USAKennys Bookstore
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EUR 301,34
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Zustand: New. 2026. 1st Edition. hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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