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Deep Learning for 3D Point Clouds, Fachbücher von Ge Li, Wei Gao
Das Fachbuch "Deep Learning for 3D Point Clouds" bietet eine umfassende Analyse der neuesten Entwicklungen im Bereich der 3D-Punktwolken-Technologien, die durch tiefes Lernen revolutioniert wurden. Es behandelt eine Vielzahl von Anwendungen, die von autonomem Fahren über digitale Zwillinge bis hin zu medizinischen Analysen reichen. Die Autoren, Gao Wei und Li Ge, erläutern detailliert die intelligenten Verarbeitungstechnologien, die für die rasante Entwicklung dieser Anwendungen entscheidend sind. Das Buch bietet einen systematischen Überblick über grundlegende Konzepte, Methoden zur Verbesserung und Analyse von 3D-Punktwolken sowie über vortrainierte Modelle. Leserinnen und Leser erhalten wertvolle Einblicke in multimodales Lernen und die praktischen Anwendungen in verschiedenen Ingenieursbereichen. Die klare Struktur und die fundierte Darstellung der Inhalte machen dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für Studierende und Fachleute im Bereich Informatik und Naturwissenschaften.
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Deep Learning for Finance, Fachbücher von Sofien Kaabar
Dieser praxisorientierte Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie ein Deep-Learning-Handelsmodell von Grund auf mit Python entwickeln. Er hilft Ihnen auch dabei, Handelsalgorithmen auf der Grundlage von maschinellem Lernen und verstärkendem Lernen zu erstellen, zu handeln und zurückzutesten.
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Math for Deep Learning, Fachbücher von Ronald T. KneuselMathematik für Deep Learning bietet die grundlegenden mathematischen Kenntnisse, die Sie benötigen, um Diskussionen über Deep Learning zu verstehen, komplexere Implementierungen zu erkunden und die Deep Learning-Toolkits besser zu nutzen. Mit Mathematik für Deep Learning lernen Sie die wesentlichen mathematischen Konzepte, die für Deep Learning verwendet werden und als Hintergrund dienen. Sie arbeiten durch Python-Beispiele, um wichtige Themen im Zusammenhang mit Deep Learning in den Bereichen Wahrscheinlichkeit, Statistik, lineare Algebra, Differentialrechnung und Matrizenrechnung zu erlernen, sowie wie man den Datenfluss in einem neuronalen Netzwerk, die Rückpropagation und den Gradientenabstieg implementiert. Sie werden auch Python verwenden, um die Mathematik zu bearbeiten, die diesen Algorithmen zugrunde liegt, und sogar ein voll funktionsfähiges neuronales Netzwerk zu erstellen. Darüber hinaus finden Sie eine Behandlung des Gradientenabstiegs, einschliesslich Variationen, die in der Deep Learning-Community häufig verwendet werden: SGD, Adam, RMSprop und Adagrad/Adadelta.38,70 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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