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Verkauf durch Sack Fachmedien

Zhao / Zhang / Lai

Feature Learning and Understanding

Algorithms and Applications

Medium: Buch
ISBN: 978-3-030-40793-3
Verlag: Springer International Publishing
Erscheinungstermin: 04.04.2020
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This book covers the essential concepts and strategies within traditional and cutting-edge feature learning methods thru both theoretical analysis and case studies. Good features give good models and it is usually not classifiers but features that determine the effectiveness of a model. In this book, readers can find not only traditional feature learning methods, such as principal component analysis, linear discriminant analysis, and geometrical-structure-based methods, but also advanced feature learning methods, such as sparse learning, low-rank decomposition, tensor-based feature extraction, and deep-learning-based feature learning. Each feature learning method has its own dedicated chapter that explains how it is theoretically derived and shows how it is implemented for real-world applications. Detailed illustrated figures are included for better understanding. This book can be used by students, researchers, and engineers looking for a reference guide for popular methods of feature learning and machine intelligence.


Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9783030407933
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-3-030-40793-3
  • Verlag: Springer International Publishing
  • Erscheinungstermin: 04.04.2020
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 1. Auflage 2020
  • Serie: Information Fusion and Data Science
  • Produktform: Gebunden
  • Gewicht: 629 g
  • Seiten: 291
  • Format (B x H x T): 160 x 241 x 23 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Autoren

Chapter1. A Gentle Introduction to Feature Learning.- Chapter2. Latent Semantic Feature Learning.- Chapter3. Principal Component Analysis.- Chapter4. Local-Geometrical-Structure-based Feature Learning.- Chapter5. Linear Discriminant Analysis.- Chapter6. Kernel-based nonlinear feature learning.- Chapter7. Sparse feature learning.- Chapter8. Low rank feature learning.- Chapter9. Tensor-based Feature Learning.- Chapter10. Neural-network-based Feature Learning: Autoencoder.- Chapter11. Neural-network-based Feature Learning: Convolutional Neural Network.- Chapter12. Neural-network-based Feature Learning: Recurrent Neural Network.