This book provides the reader with the fundamental knowledge in the area of deep learning with application to visual content mining.
The authors give a fresh view on Deep learning approaches both from the point of view of image understanding and supervised machine learning.
It contains chapters which introduce theoretical and mathematical foundations of neural networks and related optimization methods.
Then it discusses some particular very popular architectures used in the domain: convolutional neural networks and recurrent neural networks.
Deep Learning is currently at the heart of most cutting edge technologies.
It is in the core of the recent advances in Artificial Intelligence.
Visual information in Digital form is constantly growing in volume.
In such active domains as Computer Vision and Robotics visual information understanding is based on the use of deep learning.
Other chapters present applications of deep learning for visual content mining.
These include attention mechanisms in deep neural networks and application to digital cultural content mining.
An additional application field is also discussed, and illustrates how deep learning can be of very high interest to computer-aided diagnostics of Alzheimer's disease on multimodal imaging.
This book targets advanced-level students studying computer science including computer vision, data analytics and multimedia.
Researchers and professionals working in computer science, signal and image processing may also be interested in this book.
About the Author Akka Zemmari has received his Ph.
degree from the University of Bordeaux 1, France, in 2000.
He is an associate professor in computer science since 2001 at University of Bordeaux, France.
His research interests include machine and deep learning, randomized algorithms and distributed algorithms and systems.
Jenny Benois-Pineau is a full professor of Computer science at the University Bordeaux and chair of Video Analysis and Indexing research group in Image and Sou.
| Domain | Convolutional neural networks and recurrent neural networks |
|---|
Springer este o companie de editură proeminentă la nivel mondial, specializată în literatura academică și științifică.
Fondată în 1842 la Berlin, Germania, Springer a crescut pentru a deveni unul dintre cei mai mari și mai respectați editori din lume, cu birouri și operațiuni în numeroase țări.
Springer publică o gamă largă de reviste academice, cărți, lucrări de referință și baze de date online care acoperă o gamă largă de discipline, inclusiv știință, tehnologie, medicină, inginerie, matematică, umaniste, științe sociale și afaceri.
Catalogul extins al companiei include: 1.
Reviste: Springer publică mii de reviste academice evaluate de colegi care acoperă un spectru larg de discipline.
Aceste reviste prezintă articole de cercetare originale, recenzii și contribuții academice din partea experților în domeniile lor respective.
Cărți: Springer publică o selecție diversă de cărți, inclusiv manuale, monografii, lucrări de referință și titluri profesionale.
Aceste cărți acoperă o gamă largă de subiecte și se adresează cercetătorilor, studenților, profesioniștilor și practicienilor.
Lucrări de referință: Springer produce lucrări de referință cu autoritate, cum ar fi enciclopedii, manuale, dicționare și atlase, care oferă o acoperire cuprinzătoare a unor subiecte și discipline specifice.
Baze de date online: Springer oferă baze de date și platforme online care oferă acces la vasta sa colecție de conținut academic.
Aceste platforme permit utilizatorilor să caute, să răsfoiască și să acceseze literatură academică, reviste, cărți și materiale de referință.
Springer este cunoscut pentru angajamentul său față de calitate, integritate și inovație în publicarea academică.
Compania lucrează îndeaproape cu autori, editori, recenzori și instituții academice pentru a asigura cele mai înalte standarde de excelență și rigoare academică în publicațiile sale.
Prin urmare, Springer este considerată pe scară largă ca o sursă de încredere de informații academice și o resursă valoroasă pentru cercetători, studenți și profesioniști din întreaga lume.
