Knihovna AV ČR, v. v. i.
Odhlásit
Přihlášení
Jazyk
English
Čeština
Instituce
Knihovna AV ČR
Souborný katalog AV ČR
Archeologický ústav Brno
Archeologický ústav Praha
Astronomický ústav
Biofyzikální ústav
Botanický ústav
Etnologický ústav
Filosofický ústav
Fyzikální ústav
Fyziologický ústav
Geofyzikální ústav
Geologický ústav
Historický ústav
Masarykův ústav
Matematický ústav
Orientální ústav
Psychologický ústav
Slovanský ústav
Sociologický ústav
Ústav analytické chemie
Ústav anorganické chemie
Ústav pro českou literaturu
Ústav dějin umění
Ústav fyziky atmosféry
Ústav fotoniky a elektroniky
Ústav fyzikální chemie J. H.
Ústav fyziky materiálů
Ústav geoniky
Ústav pro hydrodynamiku
Ústav chemických procesů
Ústav informatiky
Ústav pro jazyk český
Ústav jaderné fyziky
Ústav makromolekulární chemie
Ústav pro soudobé dějiny
Ústav přístrojové techniky
Ústav státu a práva
Ústav struktury a mechaniky hornin
Ústav teoretické a aplikované mechaniky
Ústav teorie informace a automatizace
Ústav výzkumu globální změny
×
Všechna pole
Název
Autor
Hledat
Pokročilé vyhledávání
Zahrnout EIZ
Domovská stránka
Deep learning control for comp...
Jednotky
Navrhnout nákup titulu
Deep learning control for complex and large scale cloud systems
Autor:
Paul Rad
,
Mo Jamshidi
,
Mehdi Roopaei
Rok vydání:
2017
Předmět:
Cloud systems
Computer science
business.industry
Deep learning
media_common.quotation_subject
05 social sciences
Cyber-physical system
Cloud computing
02 engineering and technology
Machine learning
computer.software_genre
Theoretical Computer Science
Computational Theory and Mathematics
Artificial Intelligence
Perception
0502 economics and business
0202 electrical engineering
electronic engineering
information engineering
Graph (abstract data type)
020201 artificial intelligence & image processing
Artificial intelligence
business
computer
050203 business & management
Software
media_common
Zdroj:
Intelligent Automation & Soft Computing
. 23:389-391
ISSN:
2326-005X
1079-8587
DOI:
10.1080/10798587.2017.1329245
Popis:
Deep learning attempts to model high level perceptions in data using deep graph representations and creating models to learn these representations from large-scale unlabeled signals. Efficient unsu...
Databáze:
OpenAIRE
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::0d40aa5d8047bbdcada767532958b8f1
https://doi.org/10.1080/10798587.2017.1329245
Zobrazit plný text záznamu
Jednotky
Popis
Exportovat záznam
Export to RIS
×
načítá se......