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Neural networks and deep learning : a textbook

Neural networks and deep learning : a textbook (2회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
Aggarwal, Charu C.
서명 / 저자사항
Neural networks and deep learning : a textbook / Charu C. Aggarwal.
발행사항
Cham :   Springer,   c2018.  
형태사항
xviii,497 p. : ill. (some col.) ; 26 cm.
ISBN
9783319944623 (hbk.)
서지주기
Includes bibliographical references and index.
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945 ▼a KLPA

소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(2층서고)/ 청구기호 006.32 A266n 등록번호 121248075 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(2층서고)/ 청구기호 006.32 A266n 등록번호 121248290 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

저자소개

차루 C. 아가르왈(지은이)

뉴욕 요크타운 하이츠의 IBM T. J. 왓슨 리서치 센터의 뛰어난 연구 회원(DRSM)이다. 1993년 IIT Kanpur에서 학사 학위를 받았고 1996년 MIT에서 박사 학위를 받았다. 데이터 마이닝 분야에서 폭넓게 일해왔고, 400개 이상의 논문을 콘퍼런스와 학술지에 발표했으며 80개 이상의 저작 특허권이 있다. 데이터 마이닝에 관한 교과서, 특이치 분석에 관한 포괄적인 책을 포함한 15권의 책을 저술하거나 편집했다. 특허의 상업적 가치 덕분에 IBM에서 마스터 발명가로 세 번이나 지정됐다. 데이터 스트림에서 생물 테러리스트 위협 탐지에 대한 연구로 IBM 기업상(2003)을 수상했고, 프라이버시 기술에 대한 과학적인 공헌으로 IBM 우수 혁신상(2008)을 수상했다. 데이터 스트림 및 고차원적인 작업에 대한 각각의 작업을 인정받아 두 개의 IBM 우수 기술 성과상(2009, 2015)을 수상했다. 응축 기반 프라이버시 보존 데이터 마이닝에 관한 연구로 EDBT 2014 Test of Time Award를 수상했다. 또한 데이터 마이닝 분야에서 영향력 있는 연구 공헌에 대한 두 가지 최고상 중 하나인I EEE ICDM 연구 공헌상(2015)을 수상했다. IEEE 빅데이터 콘퍼런스(2014)의 총괄 공동 의장직과 ACM CIKM 콘퍼런스(2015), IEEE ICDM 콘퍼런스(2015), ACM KDD 콘퍼런스(2016) 프로그램 공동 의장직을 역임했다. 2004년부터 2008년까지 「IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering」의 부편집장으로 일했다. 「ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data」의 부편집장, 「IEEE Transactions on Big Data」의 부편집장, 「Data Mining and Knowledge Discovery Journal」과 「ACM SIGKDD Exploration」의 편집장, 「Knowledge and Information Systems Journal」의 부편집장이다. Springer의 간행물인 「Lecture Notes on Social Networks」 자문 위원회에서 활동하고 있으며 데이터 마이닝에 관한 SIAM 활동 그룹의 부사장을 역임했다. "contributions to knowledge discovery and data mining algorithms"에 관한 SIAM, ACM, IEEE의 펠로우다.

정보제공 : Aladin

목차

1 An Introduction to Neural Networks
2 Machine Learning with Shallow Neural Networks
3 Training Deep Neural Networks
4 Teaching Deep Learners to Generalize
5 Radical Basis Function Networks
6 Restricted Boltzmann Machines
7 Recurrent Neural Networks
8 Convolutional Neural Networks
9 Deep Reinforcement Learning
10 Advanced Topics in Deep Learning.

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