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Artificial learning based on convolution neural networks: Application to the recognition of handwritten digits on bank cheques
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Artificial learning based on convolution neural networks | Application to the recognition of handwritten digits on bank cheques | Bienvenue Bukasa Muepu (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2025 | Our Knowledge Publishing | EAN 9786208578213 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Artificial learning based on convolution neural networks
Sprache: Englisch
Verlag: KS Omniscriptum Publishing, 2025
ISBN 10: 6208578213 ISBN 13: 9786208578213
Anbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Artificial learning based on convolution neural networks
Sprache: Englisch
Verlag: KS Omniscriptum Publishing, 2025
ISBN 10: 6208578213 ISBN 13: 9786208578213
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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Artificial learning based on convolution neural networks
Sprache: Englisch
Verlag: Our Knowledge Publishing Jan 2025, 2025
ISBN 10: 6208578213 ISBN 13: 9786208578213
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 64 pp. Englisch.
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Artificial learning based on convolution neural networks: Application to the recognition of handwritten digits on bank cheques
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Artificial learning based on convolution neural networks: Application to the recognition of handwritten digits on bank cheques
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Artificial learning based on convolution neural networks
Sprache: Englisch
Verlag: Our Knowledge Publishing Jan 2025, 2025
ISBN 10: 6208578213 ISBN 13: 9786208578213
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Numerical recognition of bank cheques presents a major challenge and plays an important role in today's world, as machines must be able to learn like humans and solve complex problems such as recognizing the digits of bank cheques. Despite attempts to make machines learn like humans, no machine has yet been able to recognize 100% of handwritten digits. Despite attempts to make machines capable of learning like humans, no machine is yet 100% capable of recognizing handwritten digits. It aims to build a prediction model called a classifier that will facilitate this recognition from data in the MNIST database, with a view to possibly helping banks to speed up the processing of banking transactions by cheque.The approach proposed here essentially consists of two steps: feature extraction and classification of image pixels using a convolutional neural network, one of the deep learning algorithms with a proven track record in image processing.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 64 pp. Englisch.
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Artificial learning based on convolution neural networks : Application to the recognition of handwritten digits on bank cheques
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Numerical recognition of bank cheques presents a major challenge and plays an important role in today's world, as machines must be able to learn like humans and solve complex problems such as recognizing the digits of bank cheques. Despite attempts to make machines learn like humans, no machine has yet been able to recognize 100% of handwritten digits. Despite attempts to make machines capable of learning like humans, no machine is yet 100% capable of recognizing handwritten digits. It aims to build a prediction model called a classifier that will facilitate this recognition from data in the MNIST database, with a view to possibly helping banks to speed up the processing of banking transactions by cheque.The approach proposed here essentially consists of two steps: feature extraction and classification of image pixels using a convolutional neural network, one of the deep learning algorithms with a proven track record in image processing.
