Multi-faceted Deep Learning (Record no. 361645)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03697nam a22004215i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 361645
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102121416.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn nnnaamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 211019s2021 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783030744786
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-030-74478-6
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q325.5
Número de documento/Ítem 2021 EB
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Multi-faceted Deep Learning
Resto del título Models and Data
Mención de responsabilidad, etc. edited by Jenny Benois-Pineau, Akka Zemmari.
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición First edition 2021
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publising
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2021
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XII, 316 páginas)
Otras características físicas 86 ilustraciones, 66 ilustraciones a color
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Fuente rdacontent
Término de tipo de contenido Texto
Código de tipo de contenido txt
337 ## - TIPO DE MEDIO
Fuente rdamedia
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Fuente rdacarrier
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Computer Science (SpringerNature-11645)
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Computer Science (R0) (SpringerNature-43710)
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato 1. Introduction -- 2. Deep Neural Networks: Models and methods -- 3. Deep learning for semantic segmentation -- 4. Beyond Full Supervision in Deep Learning -- 5. Similarity Metric Learning -- 6. Zero-shot Learning with Deep Neural Networks for Object Recognition -- 7. Image and Video Captioning using Deep Architectures -- 8. Deep Learning in Video Compression Algorithms -- 9. 3D Convolutional Networks for Action Recognition: Application toSport Gesture Recognition -- 10. Deep Learning for Audio and Music -- 11. Explainable AI for Medical Imaging:Knowledge Matters -- 12. Improving Video Quality with Generative Adversarial Networks -- 13. Conclusion.
520 3# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This book covers a large set of methods in the field of Artificial Intelligence - Deep Learning applied to real-world problems. The fundamentals of the Deep Learning approach and different types of Deep Neural Networks (DNNs) are first summarized in this book, which offers a comprehensive preamble for further problem-oriented chapters. The most interesting and open problems of machine learning in the framework of Deep Learning are discussed in this book and solutions are proposed. This book illustrates how to implement the zero-shot learning with Deep Neural Network Classifiers, which require a large amount of training data. The lack of annotated training data naturally pushes the researchers to implement low supervision algorithms. Metric learning is a long-term research but in the framework of Deep Learning approaches, it gets freshness and originality. Fine-grained classification with a low inter-class variability is a difficult problem for any classification tasks. This book presents how it is solved, by using different modalities and attention mechanisms in 3D convolutional networks. Researchers focused on Machine Learning, Deep learning, Multimedia and Computer Vision will want to buy this book. Advanced level students studying computer science within these topic areas will also find this book useful.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Computer_2021
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 166090
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Benois-Pineau, Jenny
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Zemmari, Akka
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030744779
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030744793
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030744809
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-74478-6
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 02/2022
Tipo de materia E-book
Catalogador
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 21/12/2021 En línea   Q325.5 2021 EB eBook.19122286 22/12/2021 22/12/2021 LIBRO-E NO PRÉSTAMO