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An information-theoretic approach to neural computing 版权信息
- ISBN：9787519296971
- 条形码：9787519296971 ; 978-7-5192-9697-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
An information-theoretic approach to neural computing 内容简介
信息论已被证明可以有效地解决许多计算机视觉和模式识别（CVPR）问题，如图像匹配、聚类和分割、显著性检测、特征选择、*优分类器设计等。如今，研究人员正在将信息理论的元素广泛引入CVPR领域，其中包括测度（熵、交互信息）、原理（*大熵、极大极小熵）和理论（速率失真理论、类型法）等。本书通过增量复杂性方法探索和介绍了信息论的元素，同时也提出了CVPR问题的形成和和*具代表性的算法。当应用于不同的问题时，作者会突出信息理论原理之间的有趣关联，寻求一个全面的研究路线图。本书的研究结果为CVPR和机器学习。
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