MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
02783nam a22003135i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
401870 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
DE-He213 |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20240514120028.0 |
| 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 |
231221s2024 sz | o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031487439 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-031-48743-9 |
| 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 |
TK5101-5105.9 |
| Número de documento/Ítem |
2024 EB |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Ros, Frederic. |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Feature and Dimensionality Reduction for Clustering with Deep Learning |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Frederic Ros, Rabia Riad |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
1st ed. 2024. |
| 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 |
2024 |
| 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 |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Unsupervised and Semi-Supervised Learning |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
2522-8498 |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Introduction -- Representation Learning in high dimension -- Review of Feature selection and clustering approaches -- Towards deep learning -- Deep learning architectures for feature extraction and selection -- Unsupervised Deep Feature selection techniques -- Deep Clustering Techniques -- Issues and Challenges -- Conclusion. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
This book presents an overview of recent methods of feature selection and dimensionality reduction that are based on Deep Neural Networks (DNNs) for a clustering perspective, with particular attention to the knowledge discovery question. The authors first present a synthesis of the major recent influencing techniques and "tricks" participating in recent advances in deep clustering, as well as a recall of the main deep learning architectures. Secondly, the book highlights the most popular works by "family" to provide a more suitable starting point from which to develop a full understanding of the domain. Overall, the book proposes a comprehensive up-to-date review of deep feature selection and deep clustering methods with particular attention to the knowledge discovery question and under a multi-criteria analysis. The book can be very helpful for young researchers, non-experts, and R&D AI engineers. Presents a synthesis of recent influencing techniques and "tricks" participating in advances in deep clustering; Highlights works by "family" to provide a more suitable starting point to develop a full understanding of the domain; Includes recent methods of feature selection and dimensionality reduction that are based on Deep Neural Networks. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Engineering_2024 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-48743-9 |
| 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 |