Deep Cognitive Networks : (Record no. 398153)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03328nam a22003975i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 398153
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20240430090938.0
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 230330s2023 si | o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9789819902798
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-981-99-0279-8
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 TA1634
Número de documento/Ítem 2023 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Huang, Yan
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 689550
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Deep Cognitive Networks :
Resto del título Enhance Deep Learning by Modeling Human Cognitive Mechanism
Mención de responsabilidad, etc. by Yan Huang, Liang Wang
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st ed 2023
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Singapore
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer Nature
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2023
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea
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 text file
Formato de codificación PDF
Fuente rda
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie SpringerBriefs in Computer Science
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2191-5776
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. General Framework -- Chapter 3. Attention-based DCNs -- Chapter 4. Memory-based DCNs -- Chapter 5. Reasoning-based DCNs -- Chapter 6. Decision-based DCNs -- Chapter 7. Conclusions and Future Trends.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Although deep learning models have achieved great progress in vision, speech, language, planning, control, and many other areas, there still exists a large performance gap between deep learning models and the human cognitive system. Many researchers argue that one of the major reasons accounting for the performance gap is that deep learning models and the human cognitive system process visual information in very different ways. To mimic the performance gap, since 2014, there has been a trend to model various cognitive mechanisms from cognitive neuroscience, e.g., attention, memory, reasoning, and decision, based on deep learning models. This book unifies these new kinds of deep learning models and calls them deep cognitive networks, which model various human cognitive mechanisms based on deep learning models. As a result, various cognitive functions are implemented, e.g., selective extraction, knowledge reuse, and problem solving, for more effective information processing. This book first summarizes existing evidence of human cognitive mechanism modeling from cognitive psychology and proposes a general framework of deep cognitive networks that jointly considers multiple cognitive mechanisms. Then, it analyzes related works and focuses primarily but not exclusively, on the taxonomy of four key cognitive mechanisms (i.e., attention, memory, reasoning, and decision) surrounding deep cognitive networks. Finally, this book studies two representative cases of applying deep cognitive networks to the task of image-text matching and discusses important future directions.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Computer_2023
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 143900
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Diseño asistido por ordenador
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
9 (RLIN) 684958
Nombre de persona Wang, Liang
Término indicativo de función/relación autor
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-981-99-0279-8
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 02/2024
Tipo de materia E-book
Catalogador Irene Bastante
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) 11/11/2019 En línea   TA1634 2023 EB eBook04012406 24/01/2024 24/01/2024 LIBRO-E NO PRÉSTAMO