Schweitzer Fachinformationen
Wenn es um professionelles Wissen geht, ist Schweitzer Fachinformationen wegweisend. Kunden aus Recht und Beratung sowie Unternehmen, öffentliche Verwaltungen und Bibliotheken erhalten komplette Lösungen zum Beschaffen, Verwalten und Nutzen von digitalen und gedruckten Medien.
This book presents the original articles that have been accepted in the 2019 INNS Big Data and Deep Learning (INNS BDDL) international conference, a major event for researchers in the field of artificial neural networks, big data and related topics, organized by the International Neural Network Society and hosted by the University of Genoa. In 2019 INNS BDDL has been held in Sestri Levante (Italy) from April 16 to April 18. More than 80 researchers from 20 countries participated in the INNS BDDL in April 2019. In addition to regular sessions, INNS BDDL welcomed around 40 oral communications, 6 tutorials have been presented together with 4 invited plenary speakers. This book covers a broad range of topics in big data and deep learning, from theoretical aspects to state-of-the-art applications. This book is directed to both Ph.D. students and Researchers in the field in order to provide a general picture of the state-of-the-art on the topics addressed by the conference.
On the trade-o? between number of examples and precision of supervision in regression.- Distributed SmSVM Ensemble Learning.- Size/Accuracy Trade-off in Convolutional Neural Networks: An Evolutionary Approach.- Fast transfer learning for image polarity detection.- Dropout for Recurrent Neural Networks.- Psychiatric disorders classification with 3D Convolutional Neural Networks.- Perturbed Proximal Descent to Escape Saddle Points for Non-convex and Non-smooth Objective Functions.- Deep-learning domain adaptation techniques for credit cards fraud detection.- Selective Information Extraction Strategies for Cancer Pathology Reports with Convolutional Neural Networks.- An information theoretic approach to the autoencoder.- Deep Regression Counting: Customized Datasets and Inter-Architecture Transfer Learning.- Improving Railway Maintenance Actions with Big Data and Distributed Ledger Technologies.
Dateiformat: PDFKopierschutz: Wasserzeichen-DRM (Digital Rights Management)
Systemvoraussetzungen:
Das Dateiformat PDF zeigt auf jeder Hardware eine Buchseite stets identisch an. Daher ist eine PDF auch für ein komplexes Layout geeignet, wie es bei Lehr- und Fachbüchern verwendet wird (Bilder, Tabellen, Spalten, Fußnoten). Bei kleinen Displays von E-Readern oder Smartphones sind PDF leider eher nervig, weil zu viel Scrollen notwendig ist. Mit Wasserzeichen-DRM wird hier ein „weicher” Kopierschutz verwendet. Daher ist technisch zwar alles möglich – sogar eine unzulässige Weitergabe. Aber an sichtbaren und unsichtbaren Stellen wird der Käufer des E-Books als Wasserzeichen hinterlegt, sodass im Falle eines Missbrauchs die Spur zurückverfolgt werden kann.
Weitere Informationen finden Sie in unserer E-Book Hilfe.
