Book Description: Deep Learning Through Sparse and Low-Rank Modeling Author: Zhangyang Wang, Yun Fu, Thomas S Huang 2019 281 Academic Press Summary: Deep Learning through Sparse and Low-Rank Modeling is a comprehensive guide to understanding the intersection of classical sparse and low-rank methods with recent deep network models, enabling a greater learning capacity and better utilization of big data. This book explores the connection between these two techniques, providing a wealth of theoretical and analytical tools to guide the design and interpretation of deep learning models. With a focus on practical applications in computer vision, machine learning, signal processing, and data mining, this book offers a thorough understanding of the tools and their applications. Introduction: In today's world, technology is advancing at an unprecedented rate, and it is essential to understand the process of technological evolution to survive and thrive.

Deep arning Through Sparse and Low-Rank Modeling Author: Zhangyang Wang, Yun Fu, Thomas S Huang 2019 281 Academic Press Summary: Deep arning through Sparse and Low-Rank Modeling - это всеобъемлющее руководство по пониманию пересечения классических разреженных и низкоуровневых методов с недавними моделями глубокой сети, позволяющее повышение способности к обучению и более эффективное использование больших данных. Эта книга исследует связь между этими двумя методами, предоставляя множество теоретических и аналитических инструментов для руководства дизайном и интерпретацией моделей глубокого обучения. Эта книга посвящена практическим применениям в области компьютерного зрения, машинного обучения, обработки сигналов и интеллектуального анализа данных и предлагает полное понимание инструментов и их приложений. Введение: В современном мире технологии развиваются с беспрецедентной скоростью, и важно понимать процесс технологической эволюции, чтобы выжить и процветать.

Deep arning Through Sparse and Low-Rank Modeling Author: Zhangyang Wang, Yun Fu, Thomas S Huang 2019 281 Academic Press Summary: Deep arning Throgh Sparse and Low-Rank Modeling è una guida completa alla comprensione dell'intersezione tra i metodi classici a basso livello e i modelli più recenti di rete profonda per migliorare la capacità di apprendimento e l'utilizzo dei dati di grandi dimensioni. Questo libro esamina la relazione tra i due metodi fornendo numerosi strumenti teorici e analitici per guidare il design e l'interpretazione dei modelli di apprendimento approfondito. Questo libro è dedicato alle applicazioni pratiche per la visione dei computer, l'apprendimento automatico, l'elaborazione dei segnali e l'analisi intelligente dei dati e offre una comprensione completa degli strumenti e delle loro applicazioni. Introduzione: Nel mondo moderno, la tecnologia evolve ad una velocità senza precedenti, ed è importante comprendere l'evoluzione tecnologica per sopravvivere e prosperare.

''

SparseとLow-Rank Modelingによる深層学習著者：Zhangyang Wang、 Yun Fu、 Thomas S Huang 2019 281 Academic Press Summary： SparseとLow-Rank Modelingによる深層学習は、古典の交差を理解するための包括的なガイドです最近のディープネットワークモデルを使用したスパースと低レベルの方法により、学習能力の向上とビッグデータのより効率的な使用を可能にします。本書では、深層学習モデルの設計と解釈を導くための多くの理論的および分析的ツールを提供する、これら2つの方法の間の接続を探求します。本書では、コンピュータビジョン、機械学習、信号処理、データマイニングにおける実用的なアプリケーションに焦点を当て、ツールとそのアプリケーションの完全な理解を提供します。はじめに：今日の世界では、技術は前例のない速度で進化しており、生き残り、繁栄するためには、技術進化のプロセスを理解することが重要です。