Bücher zum Thema „Deep learning with uncertainty“
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Marchau, Vincent A. W. J., Warren E. Walker, Pieter J. T. M. Bloemen und Steven W. Popper, Hrsg. Decision Making under Deep Uncertainty. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-05252-2.
Der volle Inhalt der QuelleSaefken, Benjamin, Alexander Silbersdorff und Christoph Weisser, Hrsg. Learning deep. Göttingen: Göttingen University Press, 2020. http://dx.doi.org/10.17875/gup2020-1338.
Der volle Inhalt der QuelleBishop, Christopher M., und Hugh Bishop. Deep Learning. Cham: Springer International Publishing, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-45468-4.
Der volle Inhalt der QuelleKruse, René-Marcel, Benjamin Säfken, Alexander Silbersdorff und Christoph Weisser, Hrsg. Learning Deep Textwork. Göttingen: Göttingen University Press, 2021. http://dx.doi.org/10.17875/gup2021-1608.
Der volle Inhalt der QuelleRodriguez, Andres. Deep Learning Systems. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01769-8.
Der volle Inhalt der QuelleFergus, Paul, und Carl Chalmers. Applied Deep Learning. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-04420-5.
Der volle Inhalt der QuelleCalin, Ovidiu. Deep Learning Architectures. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-36721-3.
Der volle Inhalt der QuelleEl-Amir, Hisham, und Mahmoud Hamdy. Deep Learning Pipeline. Berkeley, CA: Apress, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-5349-6.
Der volle Inhalt der QuelleMatsushita, Kayo, Hrsg. Deep Active Learning. Singapore: Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-5660-4.
Der volle Inhalt der QuelleMichelucci, Umberto. Applied Deep Learning. Berkeley, CA: Apress, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-3790-8.
Der volle Inhalt der QuelleMoons, Bert, Daniel Bankman und Marian Verhelst. Embedded Deep Learning. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-99223-5.
Der volle Inhalt der QuelleWani, M. Arif, Mehmed Kantardzic und Moamar Sayed-Mouchaweh, Hrsg. Deep Learning Applications. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-1816-4.
Der volle Inhalt der QuelleDong, Hao, Zihan Ding und Shanghang Zhang, Hrsg. Deep Reinforcement Learning. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-4095-0.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Phil. MATLAB Deep Learning. Berkeley, CA: Apress, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-2845-6.
Der volle Inhalt der QuelleSewak, Mohit. Deep Reinforcement Learning. Singapore: Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-8285-7.
Der volle Inhalt der QuelleGamba, Jonah. Deep Learning Models. Singapore: Springer Nature Singapore, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-9672-8.
Der volle Inhalt der QuelleJo, Taeho. Deep Learning Foundations. Cham: Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-32879-4.
Der volle Inhalt der QuelleSingaram, Jayakumar, S. S. Iyengar und Azad M. Madni. Deep Learning Networks. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-39244-3.
Der volle Inhalt der QuelleEnrique, Castillo. Expert systems: Uncertainty and learning. Southampton: Computational Mechanics, 1991.
Den vollen Inhalt der Quelle findenHu, Fei, und Xiali Hei. AI, Machine Learning and Deep Learning. Boca Raton: CRC Press, 2023. http://dx.doi.org/10.1201/9781003187158.
Der volle Inhalt der QuelleKetkar, Nikhil, und Jojo Moolayil. Deep Learning with Python. Berkeley, CA: Apress, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-5364-9.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Kwangjo, und Harry Chandra Tanuwidjaja. Privacy-Preserving Deep Learning. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-3764-3.
Der volle Inhalt der QuelleBenois-Pineau, Jenny, und Akka Zemmari, Hrsg. Multi-faceted Deep Learning. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-74478-6.
Der volle Inhalt der QuelleYe, Jong Chul. Geometry of Deep Learning. Singapore: Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-6046-7.
Der volle Inhalt der QuelleAhmed, Khaled R., und Henry Hexmoor, Hrsg. Blockchain and Deep Learning. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-95419-2.
Der volle Inhalt der QuelleBetti, Alessandro, Marco Gori und Stefano Melacci. Deep Learning to See. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-90987-1.
Der volle Inhalt der QuelleBetti, Alessandro, Marco Gori und Stefano Melacci. Deep Learning to See. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-90987-1.
Der volle Inhalt der QuellePaluszek, Michael, Stephanie Thomas und Eric Ham. Practical MATLAB Deep Learning. Berkeley, CA: Apress, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-7912-0.
Der volle Inhalt der QuelleWani, M. Arif, Farooq Ahmad Bhat, Saduf Afzal und Asif Iqbal Khan. Advances in Deep Learning. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-6794-6.
Der volle Inhalt der QuelleMichelucci, Umberto. Advanced Applied Deep Learning. Berkeley, CA: Apress, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-4976-5.
Der volle Inhalt der QuellePaluszek, Michael, und Stephanie Thomas. Practical MATLAB Deep Learning. Berkeley, CA: Apress, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-5124-9.
Der volle Inhalt der QuelleSalvaris, Mathew, Danielle Dean und Wee Hyong Tok. Deep Learning with Azure. Berkeley, CA: Apress, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-3679-6.
Der volle Inhalt der QuelleBhanu, Bir, und Ajay Kumar, Hrsg. Deep Learning for Biometrics. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-61657-5.
Der volle Inhalt der QuelleGhatak, Abhijit. Deep Learning with R. Singapore: Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-5850-0.
Der volle Inhalt der QuelleSkansi, Sandro. Introduction to Deep Learning. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-73004-2.
Der volle Inhalt der QuelleKetkar, Nikhil. Deep Learning with Python. Berkeley, CA: Apress, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-2766-4.
Der volle Inhalt der QuelleAmaratunga, Thimira. Deep Learning on Windows. Berkeley, CA: Apress, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-6431-7.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Yen-Wei, und Lakhmi C. Jain, Hrsg. Deep Learning in Healthcare. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-32606-7.
Der volle Inhalt der QuelleTanaka, Akinori, Akio Tomiya und Koji Hashimoto. Deep Learning and Physics. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-33-6108-9.
Der volle Inhalt der QuelleBruno, Michael A. Error and Uncertainty in Diagnostic Radiology. Oxford University Press, 2019. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780190665395.001.0001.
Der volle Inhalt der QuelleTutino, Stefania. Uncertainty in Post-Reformation Catholicism. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190694098.001.0001.
Der volle Inhalt der QuelleWalker, Warren E., Steven W. Popper und Pieter J T M Bloemen. Decision Making Under Deep Uncertainty. Saint Philip Street Press, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenWalker, Warren E., Steven W. Popper und Pieter J T M Bloemen. Decision Making Under Deep Uncertainty. Saint Philip Street Press, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenWang, Xizhao, und Junhai Zhai. Learning with Uncertainty. Taylor & Francis Group, 2016.
Den vollen Inhalt der Quelle findenWang, Xizhao, und Junhai Zhai. Learning with Uncertainty. Taylor & Francis Group, 2016.
Den vollen Inhalt der Quelle findenWang, Xizhao, und Junhai Zhai. Learning with Uncertainty. Taylor & Francis Group, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenWang, Xizhao, und Junhai Zhai. Learning with Uncertainty. Taylor & Francis Group, 2016.
Den vollen Inhalt der Quelle findenWang, Xizhao, und Junhai Zhai. Learning with Uncertainty. Taylor & Francis Group, 2016.
Den vollen Inhalt der Quelle findenWang, Xizhao, und Junhai Zhai. Learning with Uncertainty. Taylor & Francis Group, 2016.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKelleher, John D. Deep Learning. MIT Press, 2019.
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