9783030427481 - deep learners and deep learner descriptors for medical applications (intelligent systems reference library, 186, band 186) (15 Ergebnisse)
Deep Learners and Deep Learner Descriptors for Medical Applications
Brahnam, Sheryl (EDT); Nanni, Loris (EDT); Jain, Lakhmi C. (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2020
Serie: Buch 156 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Verlag: Springer, 2020
Serie: Buch 156 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Deep Learners and Deep Learner Descriptors for Medical Applications
Brahnam, Sheryl (EDT); Nanni, Loris (EDT); Jain, Lakhmi C. (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2020
Serie: Buch 156 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
- Hardcover
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Deep Learners and Deep Learner Descriptors for Medical Applications
Brahnam, Sheryl (EDT); Nanni, Loris (EDT); Jain, Lakhmi C. (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2020
Serie: Buch 156 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
- Hardcover
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Deep Learners and Deep Learner Descriptors for Medical Applications
Brahnam, Sheryl (EDT); Nanni, Loris (EDT); Jain, Lakhmi C. (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2020
Serie: Buch 156 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2020
Serie: Buch 156 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
- Hardcover
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Deep Learners and Deep Learner Descriptors for Medical Applications
Brahnam, Sheryl (Editor)/ Nanni, Loris (Editor)/ Jain, Lakhmi C. (Editor)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature, 2020
Serie: Buch 156 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2020
Serie: Buch 156 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
- Hardcover
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces readers to the current trends in using deep learners and deep learner descriptors for medical applications. It reviews the recent literature and presents a variety of medical image and sound applications to illustrate the five major way…s deep learners can be utilized: 1) by training a deep learner from scratch (chapters provide tips for handling imbalances and other problems with the medical data); 2) by implementing transfer learning from a pre-trained deep learner and extracting deep features for different CNN layers that can be fed into simpler classifiers, such as the support vector machine; 3) by fine-tuning one or more pre-trained deep learners on an unrelated dataset so that they are able to identify novel medical datasets; 4) by fusing different deep learner architectures; and 5) by combining the above methods to generate a variety of more elaborate ensembles. This book is a value resource for anyone involved in engineering deep learners for medical applications as well as to those interested in learning more about the current techniques in this exciting field. A number of chapters provide source code that can be used to investigate topics further or to kick-start new projects.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2020
Serie: Buch 156 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2020
Serie: Buch 156 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing Mai 2020, 2020
Serie: Buch 156 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book introduces readers to the current trends in using deep learners and deep learner descriptors for medical applications. It reviews the recent literature and presents a variety of medical image and sound applications to illustrate th…e five major ways deep learners can be utilized: 1) by training a deep learner from scratch (chapters provide tips for handling imbalances and other problems with the medical data); 2) by implementing transfer learning from a pre-trained deep learner and extracting deep features for different CNN layers that can be fed into simpler classifiers, such as the support vector machine; 3) by fine-tuning one or more pre-trained deep learners on an unrelated dataset so that they are able to identify novel medical datasets; 4) by fusing different deep learner architectures; and 5) by combining the above methods to generate a variety of more elaborate ensembles. This book is a value resource for anyone involved in engineering deep learners for medical applications as well as to those interested in learning more about the current techniques in this exciting field. A number of chapters provide source code that can be used to investigate topics further or to kick-start new projects. 296 pp. Englisch.
Deep Learners and Deep Learner Descriptors for Medical Applications
Nanni, Loris|Brahnam, Sheryl|Brattin, Rick|Ghidoni, Stefano|Jain, Lakhmi C.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2020
Serie: Buch 156 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
- Hardcover
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Gebunden. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents recent research on all aspects of machine learning and data mining for health care Focuses on general algorithms that can handle multiple sources of complex data in medical research databasesIncludes…various successful machine lear.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2020
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Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes KönigreichMajestic Books
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2020
Serie: Buch 156 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer Mai 2020, 2020
Serie: Buch 156 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book introduces readers to the current trends in using deep learners and deep learner descriptors for medical applications. It reviews the recent literature and presents a variety of medical image and sound applications to illustrate the fi…ve major ways deep learners can be utilized: 1) by training a deep learner from scratch (chapters provide tips for handling imbalances and other problems with the medical data); 2) by implementing transfer learning from a pre-trained deep learner and extracting deep features for different CNN layers that can be fed into simpler classifiers, such as the support vector machine; 3) by fine-tuning one or more pre-trained deep learners on an unrelated dataset so that they are able to identify novel medical datasets; 4) by fusing different deep learner architectures; and 5) by combining the above methods to generate a variety of more elaborate ensembles. This book is a value resource for anyone involved in engineering deep learners for medical applications as well as to those interested in learning more about the current techniques in this exciting field. A number of chapters provide source code that can be used to investigate topics further or to kick-start new projects.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 296 pp. Englisch.
