Mission-Oriented Sensor Networks and Systems: Art and Science

Ce livre présente un large éventail d'applications d'apprentissage profond liées à la vision, au traitement du langage naturel, à l'expression génétique, à la reconnaissance arbitraire d'objets, aux voitures sans conducteur, à la segmentation sémantique des images, à l'abstraction visuelle résiduelle profonde, aux interfaces cerveau-ordinateur, aux grands traitements de données, aux réseaux hiérarchiques d'apprentissage profond comme objets de jeu en utilisant la reconnaissance de regret et la construction de frameworks d'apprentissage profond accélérés par GPU. L'apprentissage profond, un niveau avancé de technique d'apprentissage machine qui combine une classe d'algorithmes d'apprentissage avec l'utilisation de plusieurs couches d'unités non linéaires, a acquis une attention considérable ces derniers temps. Contrairement à d'autres ouvrages sur le marché, cet ouvrage aborde les défis de la mise en œuvre de l'apprentissage approfondi, le temps de calcul et la complexité du raisonnement et de la modélisation de différents types de données. Il s'agit donc d'une ressource précieuse et complète pour les ingénieurs, les chercheurs, les étudiants des cycles supérieurs et les titulaires d'un doctorat.