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Computer Vision and Pattern Recognition Deep Learning through Sparse and Low-Rank Modeling, (Paperback)
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Detalles de producto
- 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.
| Publication date | April, 2019 |
| Author | Zhangyan Wang |
| Book format | Paperback |
| Genre | Computing & Internet |
| Pages | 296 |
| Age group | Adult |
| Binding type | Perfect Binding |
| Series title | Computer Vision and Pattern Recognition |
| Fiction/nonfiction | Non-Fiction |
| Publisher | Elsevier Inc |
| Educational level | College |
| Subgenre | Image Processing |
| Original languages | English |
| Edu focus | Technology |
| Recording time | 0 min |
| Is collectible | N |
| Bisac subject heading | Computers |
| Edition | 1 |
| Language | English |
| Pub date | 2019-04-12 |
| Item Weight | 1.2 lbs (540 grams) |
DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO
Computer Vision and Pattern Recognition Deep Learning through Sparse and Low-Rank Modeling, (Paperback)
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