Composing Fisher Kernels from Deep Neural Models Sarah Ahmed
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This book shows machine learning enthusiasts and practitioners how to get the best of both worlds by deriving Fisher kernels from deep learning models. However, their supremacy was always challenged by various versions of deep models, now considered to be the state of the art for solving various machine learning and computer vision tasks.
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Seiten:76
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Gewicht:147
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Einband:Taschenbuch
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Marke:Springer International Publishing, Springer International Publ...
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Fachbereich:Hardcover/Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik/In...
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Publikationstitel:Composing Fisher Kernels from Deep Neural Models
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Buchtitel:Composing Fisher Kernels from Deep Neural Models
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Untertitel:A Practitioner's Approach
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Film-/Fernseh-Titel:Keine Angabe
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Musiktitel:Keine Angabe
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Interpret:Keine Angabe
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Schlagworte:Data Mining (EDV) Data Warehouse Informationsmanagement / Da...
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ISBN:9783319985237
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Reihe:Springerbriefs in Computer Science
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Produktart:Lehrbuch
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Format:Taschenbuch
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Erscheinungsjahr:2018
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Anzahl der Seiten:76 Seiten
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Autor:Sarah Ahmed
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Verlag:Springer International Publishing
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Publikationsname:Composing Fisher Kernels From Deep Neural Models
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Sprache:Englisch
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