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VDM Support Vector Machine Learning
Das Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.
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Inhaltsbasierte Bildsuche mit Support Vector Machine (SVM), Taschenbuch von Aniruddha Shelotkar, Verlag Unser Wissen, 978-620-5-09011-4
Inhaltsbasierte Bildsuche Mit Support Vector Machine (svm), Taschenbuch Von Aniruddha Shelotkar, Verlag Unser Wissen, 978-620-5-09011-4, Seitenanzahl: 60
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Mulzer Florian: Reinforcement Learning und Support Vector Ma, Taschenbuch von Florian Mulzer, VDM, 978-3-639-07855-8Mulzer Florian: Reinforcement Learning Und Support Vector Ma, Taschenbuch Von Florian Mulzer, Vdm, 978-3-639-07855-8, Seitenanzahl: 10849,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Stitch, Ratgeber von Jane McKeating, Alice Kettle
Maschinenstickerei ist in Bezug auf ihr Potenzial als kreatives Medium äusserst spannend und Teil einer florierenden Kreativindustrie in Design und Produktion. Die MMU beherbergt eine spezialisierte Stickabteilung, die seit den 1960er Jahren massgeblich an künstlerischen und pädagogischen Innovationen in diesem Bereich beteiligt ist. Die Dozenten, Absolventen und Studierenden verfügen über bemerkenswerte Fachkenntnisse in der Maschinenstickerei, und die MMU ist Heimat eines reichen und einzigartigen Archivs von Maschinen, Mustern und Kunstwerken, sowohl historischen als auch zeitgenössischen. Dieses Buch wird dieses Archiv feiern und gleichzeitig die einzige definitive Aufzeichnung bieten sowie das Potenzial der zahlreichen derzeit verwendeten Maschinen erkunden, von der traditionellen irischen Stickmaschine bis hin zur neuen Generation computergestützter Nähmaschinen. Das Buch wird zeigen, wie zentrale Maschinen in der künstlerischen, industriellen und häuslichen Praxis angewendet werden können, und zeigt Maschinenstickern, wie sie Techniken kombinieren und ihre Ideen mit Maschinenstickerei weiterentwickeln können. Jeder Beitragende gibt seine eigene individuelle Perspektive auf den Maschinenstich.
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VDM Support Vector Machine LearningDas Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.65,55 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Inhaltsbasierte Bildsuche mit Support Vector Machine (SVM), Taschenbuch von Aniruddha Shelotkar, Verlag Unser Wissen, 978-620-5-09011-4Inhaltsbasierte Bildsuche Mit Support Vector Machine (svm), Taschenbuch Von Aniruddha Shelotkar, Verlag Unser Wissen, 978-620-5-09011-4, Seitenanzahl: 6039,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Mulzer Florian: Reinforcement Learning und Support Vector Ma, Taschenbuch von Florian Mulzer, VDM, 978-3-639-07855-8Mulzer Florian: Reinforcement Learning Und Support Vector Ma, Taschenbuch Von Florian Mulzer, Vdm, 978-3-639-07855-8, Seitenanzahl: 10849,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Stitch, Ratgeber von Jane McKeating, Alice KettleMaschinenstickerei ist in Bezug auf ihr Potenzial als kreatives Medium äusserst spannend und Teil einer florierenden Kreativindustrie in Design und Produktion. Die MMU beherbergt eine spezialisierte Stickabteilung, die seit den 1960er Jahren massgeblich an künstlerischen und pädagogischen Innovationen in diesem Bereich beteiligt ist. Die Dozenten, Absolventen und Studierenden verfügen über bemerkenswerte Fachkenntnisse in der Maschinenstickerei, und die MMU ist Heimat eines reichen und einzigartigen Archivs von Maschinen, Mustern und Kunstwerken, sowohl historischen als auch zeitgenössischen. Dieses Buch wird dieses Archiv feiern und gleichzeitig die einzige definitive Aufzeichnung bieten sowie das Potenzial der zahlreichen derzeit verwendeten Maschinen erkunden, von der traditionellen irischen Stickmaschine bis hin zur neuen Generation computergestützter Nähmaschinen. Das Buch wird zeigen, wie zentrale Maschinen in der künstlerischen, industriellen und häuslichen Praxis angewendet werden können, und zeigt Maschinenstickern, wie sie Techniken kombinieren und ihre Ideen mit Maschinenstickerei weiterentwickeln können. Jeder Beitragende gibt seine eigene individuelle Perspektive auf den Maschinenstich.61,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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