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 |
Sí |