Metode și tehnici în învățarea profundă: Avansuri în soluțiile radar pe unde Mm

Titlul original:

Methods and Techniques in Deep Learning: Advancements in Mmwave Radar Solutions

Conținutul cărții:

Metode și tehnici în învățarea profundă

Prezintă mai multe arhitecturi de învățare profundă de ultimă generație pentru radarul mmWave într-o varietate de aplicații avansate

Metode și tehnici în învățarea profundă: Advancements in mmWave Radar Solutions oferă o prezentare generală oportună și autoritară a utilizării procesării bazate pe inteligența artificială (AI) pentru diverse aplicații radar mmWave. Concentrându-se pe tehnicile practice de învățare profundă, acest volum cuprinzător explică fundamentele învățării profunde, analizează tehnicile de învățare metrică profundă de ultimă oră, descrie diferite tipologii de algoritmi de învățare prin consolidare (RL), evidențiază modul în care adaptarea domeniului (DA) poate fi utilizată pentru îmbunătățirea performanței algoritmilor de învățare automată (ML) și multe altele. De-a lungul cărții, cititorii sunt expuși la soluții de învățare profundă pregătite pentru produse în timp ce învață abilități care sunt relevante pentru construirea oricărei soluții de învățare profundă de nivel industrial, bazată pe senzori.

O echipă de autori cu peste 70 de brevete depuse și 100 de lucrări publicate privind inteligența artificială și procesarea senzorilor ilustrează modul în care învățarea profundă permite o serie de aplicații avansate industriale, de consum și auto ale radarelor mmWave. Capitolele aprofundate acoperă subiecte care includ abordări multimodale de învățare profundă, blocurile elementare necesare pentru formularea învățării profunde bayesiene, modul în care adaptarea domeniului (DA) poate fi utilizată pentru îmbunătățirea performanței algoritmilor de învățare automată și învățarea profundă geometrică sunt utilizate pentru prelucrarea norilor de puncte. În plus, cartea:

⬤  Discută diverse aplicații avansate și modul în care provocările respective au fost abordate utilizând diferite arhitecturi și algoritmi de învățare profundă.

⬤  Descrie învățarea profundă în contextul viziunii computerizate, procesării limbajului natural, procesării senzorilor și senzorilor radar mmWave.

⬤  Demonstrează modul în care învățarea parametrică profundă reduce numărul de parametri antrenabili și îmbunătățește fluxul de date.

⬤  Prezintă mai multe aplicații ale interfeței om-mașină (HMI), cum ar fi recunoașterea gesturilor, clasificarea activității umane, localizarea și urmărirea umană, detectarea ocupării în cabină a autovehiculelor.

Metode și tehnici în învățarea profundă: Advancements in mmWave Radar Solutions este o resursă inestimabilă pentru profesioniștii din industrie, cercetători și studenți absolvenți care lucrează în ingineria sistemelor, procesarea semnalelor, senzori, știința datelor și inteligență artificială.