Advances in Deep Learning, Volume 2 (eBook)
XVI, 186 Seiten
Springer-Verlag
978-981-96-3498-9 (ISBN)
This book describes novel ways of using deep learning to solve real-world problems. It covers advanced deep learning topics like neural architecture search, ensemble deep learning, transfer learning techniques, lightweight architectures, hybrid deep learning approaches, and generative adversarial networks. The book discusses the use of these advanced topics in selected applications like image classification, object detection, image steganography, protein secondary structure prediction, and gene expression data classification. Various challenges and future research directions falling under the scope of these topics are discussed.
| Erscheint lt. Verlag | 2.5.2025 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Studies in Big Data |
| Zusatzinfo | XVI, 186 p. 94 illus., 62 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Grafik / Design | |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Technik ► Bauwesen | |
| Schlagworte | Deep learning • Deep Learning Architectures • Ensemble Deep Learning • Hybrid Deep Learning Approaches • Image Classification Using Deep Networks • Image Steganography Using Deep Networks • Lightweight Deep Learning Architectures • Neural architecture search • Object Detection Using Deep Networks |
| ISBN-10 | 981-96-3498-9 / 9819634989 |
| ISBN-13 | 978-981-96-3498-9 / 9789819634989 |
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