Gutscheinbedingungen

*Gültig bis 20.09.2026 auf (fast) alles. Ausgeschlossen sind Smartboxen, Zeitschriften, Tickets, Lebensmittel, Gaming-Elektroartikel, Tinte/Toner, Gutscheine, Geschenkkarten, Blumen und Abos | Einlösbar in allen Buchhandlungen von Orell Füssli, Barth Bücher, Buchladen Rapunzel, Schuler Orell Füssli, Stauffacher und ZAP unter Vorweisung des Gutscheins, auf www.orellfüssli.ch durch Eingabe des Gutscheincodes. Beim Service „eBooks verschenken“ und bei eBook-Käufen via eReader nicht einlösbar | Mindesteinkaufswert: Fr. 100.- | Nicht mit anderen Rabatten kumulierbar.

Produktbild: Advancements in Knowledge Distillation: Towards New Horizons of Intelligent Systems
Band 1100

Advancements in Knowledge Distillation: Towards New Horizons of Intelligent Systems

Fr. 241.00

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

15.06.2024

Abbildungen

VIII, 232 p. 70 illus., 51 illus. in color.

Herausgeber

Witold Pedrycz + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

232

Maße (L/B/H)

23.5/15.5/1.4 cm

Gewicht

376 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-32097-2

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

15.06.2024

Abbildungen

VIII, 232 p. 70 illus., 51 illus. in color.

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

232

Maße (L/B/H)

23.5/15.5/1.4 cm

Gewicht

376 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-32097-2

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Advancements in Knowledge Distillation: Towards New Horizons of Intelligent Systems
  • Categories of Response-Based, Feature-Based, and Relation-Based Knowledge Distillation.- A Geometric Perspective on Feature-Based Distillation.- Knowledge Distillation Across Vision and Language.- Knowledge Distillation in Granular Fuzzy Models by Solving Fuzzy Relation Equations.- Ensemble Knowledge Distillation for Edge Intelligence in Medical Applications.- Self-Distillation with the New Paradigm in Multi-Task Learning.- Knowledge Distillation for Autonomous Intelligent Unmanned System.