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Vergleichende Analyse zwischen Support Vector Machines und Convolutional Neural Networks zur Texterkennung im MNIST-Datensatz, Taschenbuch von
Vergleichende Analyse Zwischen Support Vector Machines Und Convolutional Neural Networks Zur Texterkennung Im Mnist-datensatz, Taschenbuch Von Heribert Tellerfink, Grin, 978-3-389-03547-4, Seitenanzahl: 24
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VDM Support Vector Machine LearningDas Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.65,55 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Simple MachinesMechanik Macht Stark! In 24 Technik-modellen Erfahren Kinder Zwischen 8 Und 12 Jahren Hautnah, Wie Man Mithilfe Von Physikalischen Tricks Für Schwere Arbeiten Kluge Kraftsparer Baut: Flaschenzug, Kran Und Co. Kennt Jeder Aus Der Ferne, Aber Mit...24,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Shapingwaves Big Machines
Shapingwaves Big Machines (ESD); Sound-Bibliothek; enthält 43 detaillierte Aufnahmen alter und seltener Industriemaschinen mit besonderem Charakter; folgende Maschinen sind enthalten: Aschebrecher, Rußbläser, Kohlezuteiler, Erregermaschine Siemens Schuckert, Gasturbine, Drosselklappe, Ölzerstäuber, pneumatischer Schalter, 10 kV Schalter, Drehstrommaschine, Dampfmaschine; beschreibende Dateinamen und Soundminer-Metadaten; 192 kHz / 24 Bit Wave-Dateien; Systemvoraussetzungen: 2,1 GB HD
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