Methods and Techniques in Deep Learning: Advancements in Mmwave Radar Solutions
Methoden und Techniken des Deep Learning
Stellt mehrere hochmoderne Deep-Learning-Architekturen für mmWave-Radar in einer Vielzahl von fortgeschrittenen Anwendungen vor
Methods and Techniques in Deep Learning: Advancements in mmWave Radar Solutions bietet einen zeitgemäßen und maßgeblichen Überblick über den Einsatz von auf künstlicher Intelligenz (KI) basierender Verarbeitung für verschiedene mmWave Radaranwendungen. Mit dem Schwerpunkt auf praktischen Deep-Learning-Techniken erklärt dieser umfassende Band die Grundlagen des Deep Learning, gibt einen Überblick über die neuesten metrischen Deep-Learning-Techniken, beschreibt verschiedene Algorithmen des Reinforcement Learning (RL) und zeigt auf, wie die Domänenanpassung (DA) zur Verbesserung der Leistung von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) eingesetzt werden kann, und vieles mehr. Während des gesamten Buches lernen die Leser produktreife Deep-Learning-Lösungen kennen und erwerben gleichzeitig Fähigkeiten, die für den Aufbau jeder industrietauglichen, sensorbasierten Deep-Learning-Lösung relevant sind.
Ein Autorenteam mit mehr als 70 angemeldeten Patenten und 100 veröffentlichten Artikeln über KI und Sensorverarbeitung zeigt, wie Deep Learning eine Reihe von fortschrittlichen Industrie-, Verbraucher- und Automobilanwendungen von mmWave-Radaren ermöglicht. Eingehende Kapitel behandeln Themen wie multimodale Deep-Learning-Ansätze, die elementaren Bausteine, die zur Formulierung von Bayesian Deep Learning erforderlich sind, wie Domänenanpassung (DA) zur Verbesserung der Leistung von maschinellen Lernalgorithmen eingesetzt werden kann und wie geometrisches Deep Learning zur Verarbeitung von Punktwolken verwendet wird. Darüber hinaus enthält das Buch:
⬤ Diskutiert verschiedene fortschrittliche Anwendungen und wie ihre jeweiligen Herausforderungen mit verschiedenen Deep-Learning-Architekturen und -Algorithmen angegangen wurden.
⬤ Beschreibt Deep Learning im Kontext von Computer Vision, natürlicher Sprachverarbeitung, Sensorverarbeitung und mmWave-Radarsensoren.
⬤ Zeigt, wie tiefes parametrisches Lernen die Anzahl der trainierbaren Parameter reduziert und den Datenfluss verbessert.
⬤ Stellt mehrere Anwendungen für Mensch-Maschine-Schnittstellen (HMI) vor, wie z. B. Gestenerkennung, Klassifizierung menschlicher Aktivitäten, Lokalisierung und Verfolgung von Menschen, Erfassung der Belegung von Fahrzeugkabinen.
Methoden und Techniken des Deep Learning: Advancements in mmWave Radar Solutions ist eine unschätzbare Ressource für Fachleute aus der Industrie, Forscher und Studenten, die in den Bereichen Systemtechnik, Signalverarbeitung, Sensoren, Datenwissenschaft und KI arbeiten.
| ISBN: | 9781119910657 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 336 |
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