Bis zu 50 % günstiger als neu
3 Jahre rebuy Garantie
Professionelles Refurbishment
Elektronik
Deals
Medien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 GenerationOnePlus 5 GenerationOnePlus 6 GenerationWeitere Modelle
SamsungAlle anzeigen
Galaxy XcoverWeitere Modelle
SonyAlle anzeigen
Weitere ModelleXperia LXperia MXperia X
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
Google
AppleAlle anzeigen
Zubehör
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
Kamera Bundles
ObjektiveAlle anzeigen
SamyangZEISS
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
CanonAlle anzeigen
FujifilmAlle anzeigen
OlympusAlle anzeigen
PanasonicAlle anzeigen
SonyAlle anzeigen
WearablesAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
LGMotorolaSonyXiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Game Boy ClassicNintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
Zubehör
iPodAlle anzeigen
Zubehör

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Optischer Zustand
Beschreibung
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.
53,49 €
Broschiert | Neu

oder

Auf Lager Versandbereit in 1-2 Werktagen
zzgl.

Du kannst wie immer einen Kaufalarm setzen, wenn du auf das gebrauchte Buch warten möchtest.

Auf Lager Versandbereit in 1-2 Werktagen
zzgl.

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Technische Daten


Erscheinungsdatum
31.03.2023
Sprache
Englisch
EAN
9789819902781
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
SpringerBriefs in Computer Science
Sonderedition
Nein
Autor
Yan Huang, Liang Wang
Seitenanzahl
62
Auflage
1
Einbandart
Broschiert

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

Informationen nach EU Data Act

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!