Composing Fisher Kernels from Deep Neural Models
Opis: This book shows machine learning enthusiasts and practitioners how to get the best of both worlds by deriving Fisher kernels from deep learning models. In addition, the book shares insight on how to store and retrieve large-dimensional Fisher vectors using feature selection and compression techniques. Feature selection and feature compression are two of the most popular off-the-shelf methods for reducing data’s high-dimensional memory footprint and thus making it suitable for large-scale visual retrieval and classification. Kernel methods long remained the de facto standard for solving large-scale object classification tasks using low-level features, until the revival of deep models in 2006. Later, they made a comeback with improved Fisher vectors in 2010. However, their supremacy was always challenged by various versions of deep models, now considered to be the state of the art for solving various machine learning and computer vision tasks. Although the two research paradigms differ significantly, the excellent performance of Fisher kernels on the Image Net large-scale object classification dataset has caught the attention of numerous kernel practitioners, and many have drawn parallels between the two frameworks for improving the empirical performance on benchmark classification tasks. Exploring concrete examples on different data sets, the book compares the computational and statistical aspects of different dimensionality reduction approaches and identifies metrics to show which approach is superior to the other for Fisher vector encodings. It also provides references to some of the most useful resources that could provide practitioners and machine learning enthusiasts a quick start for learning and implementing a variety of deep learning models and kernel functions. Composing Fisher Kernels from Deep Neural Models jest dostępny w sprzedaży w kategorii księgarnia ( E-booki ) [ E-Beletrystyka ] w cenie 271 zł i 81 gr (dwieście siedemdziesiąt jeden złoych i osiemdziesiąt jeden groszy), Marka tego produktu jest nieznana.. Produkt jest nowy, a oferta jest dostępna na sprzedaż po kliknięciu w kup teraz lub w przycisk więcej informacji. Numer oferty : 2552515. Następna oferta to Jungfernflug im Sternenreich: Classic Science Fiction Sammelband 3 Romane 9/2022. Tą ofertę wyświetlono trzynaście razy.| Numer dostawcy | 44084 |
| ID | 6cc06b5f-3324-46e9-9a24-fa35ab41eb12 |
| Ostatnia zmiana | 1675140791889 |
| Waluta | PLN |
| Dostępność | 1 |
| Kategoria | Księgarnia/E-booki/E-Beletrystyka |
| Numer produktu | 2552515 |
| Wyświetleń | 13 |
| Oferta sklepu | Zobacz ofertę sklepu |
| Format | |
| ISBN | 9783319985244 |
| Rok wydania | 2018 |
| Autor | Tayyaba Azim |
| Wydawnictwo | Springer International Publishing |
Instagram oferuje funkcję tagowania produktów
Instagram to idealne miejsce do promowania produktów i usług. Jak wiadomo na Instagramie bardzo ważną rzeczą są tagi i tagowanie.
opis: Przychodzimy Wam z pomocą i poniżej przedstawiamy instrukcję jak dodać tagi do produktu. Zapraszamy do lektury.
Jak dodać tagi produktów do swojego postu?
Krok 1: Najpierw otwórz swój Instagram i kliknij ikonę „Plus” umieszczoną w prawym górnym rogu. Następnie kliknij opcję publikowania i wybierz dowolny obraz lub film, który chcesz opublikować.
Krok 2: Kliknij Dalej, a następnie możesz edytować swój film lub obraz. Teraz możesz znaleźć opcję Tag produktów poniżej Tag People.
Krok 3: Stuknij w to, a następnie zdjęcie, aby rozpocząć tagowanie produktów. Możesz wyszukać konkretny produkt i określić dowolne style i/lub kolory, a następnie dotknąć, aby dodać tag.
Na koniec możesz udostępnić swój post. Udostępnianie postów w mediach oraz na stronach także jest bardzo łatwe. Okazuje się że to nie koniec nowości. Bardzo możliwe że Instagram zaskoczy nas wkrótce kolejnymi nowościami.
słowa kluczowe:Instagram, zmiany, ulepszenia Instagram,oferuje,funkcję,tagowania,produktów Powiązane szukane frazy :
Przeczytaj więcej artykułów na naszym BLOGU
