MARC details
| 000 -CABECERA |
| campo de control de longitud fija |
02915nam a22004095i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
386922 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
| campo de control |
20230205132922.0 |
| 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 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
| campo de control de longitud fija |
221008s2022 sz | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031145957 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-031-14595-7 |
| 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 |
Q325.73 |
| Número de documento/Ítem |
2022 EB |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
| Nombre de persona |
Huang, Lei |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 9 (RLIN) |
686605 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
| Título |
Normalization Techniques in Deep Learning |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Lei Huang |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
| Mención de edición |
1st edition 2022 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2022 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
| Extensión |
1 recurso en línea (XI, 110 páginas) |
| Otras características físicas |
26 ilustraciones, 21 ilustraciones en blanco y negro |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
| Tipo de archivo |
archivo de texto |
| Formato de codificación |
PDF |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
| Mención de serie |
Synthesis Lectures on Computer Vision |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
2153-1064 |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
| Nota de contenido con formato |
Introduction -- Motivation and Overview of Normalization in DNNs -- A General View of Normalizing Activations -- A Framework for Normalizing Activations as Functions -- Multi-Mode and Combinational Normalization -- BN for More Robust Estimation -- Normalizing Weights -- Normalizing Gradients -- Analysis of Normalization -- Normalization in Task-specific Applications -- Summary and Discussion. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
| Sumario, etc. |
This book presents and surveys normalization techniques with a deep analysis in training deep neural networks. In addition, the author provides technical details in designing new normalization methods and network architectures tailored to specific tasks. Normalization methods can improve the training stability, optimization efficiency, and generalization ability of deep neural networks (DNNs) and have become basic components in most state-of-the-art DNN architectures. The author provides guidelines for elaborating, understanding, and applying normalization methods. This book is ideal for readers working on the development of novel deep learning algorithms and/or their applications to solve practical problems in computer vision and machine learning tasks. The book also serves as a resource researchers, engineers, and students who are new to the field and need to understand and train DNNs. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
| Nota local 598 (boletines) |
Synthesis Collection of Technology_2022 |
| 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 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031145940 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031145964 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031145971 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-14595-7 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 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 |
02/2023 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Susana Carmen Delgado Sanz |
| Catalogado |
Sí |