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  1. Modeling Visual Aesthetics, Emotion, and Artistic Style
    Beteiligt: Wang, James (Herausgeber); Adams, Jr., Reginald B. (Herausgeber)
    Erschienen: 2024
    Verlag:  Springer International Publishing, Imprint: Springer, Cham

    Zusammenfassung: Modeling Visual Aesthetics, Emotion, and Artistic Style offers a comprehensive exploration of the increasingly significant topic of the complex interplay between human perception and digital technology. It embodies the cumulative... mehr

     

    Zusammenfassung: Modeling Visual Aesthetics, Emotion, and Artistic Style offers a comprehensive exploration of the increasingly significant topic of the complex interplay between human perception and digital technology. It embodies the cumulative knowledge and efforts of a wide array of active researchers and practitioners from diverse fields including computer vision, affective computing, robotics, psychology, data mining, machine learning, art history, and movement analysis. This volume seeks to address the profound and challenging research questions related to the computational modeling and analysis of visual aesthetics, emotions, and artistic style, vital components of the human experience that are increasingly relevant in our digitally connected world. The book's vast scope encompasses a broad range of topics. The initial chapters lay a strong foundation with background knowledge on emotion models and machine learning, which then transitions into exploring social visual perception in humans and its technological applications. Readers will uncover the psychological and neurological foundations of social and emotional perception from faces and bodies. Subsequent sections broaden this understanding to include technology's role in detecting discrete and subtle emotional expressions, examining facial neutrality, and including research contexts that involve children as well as adults. Furthermore, the book illuminates the dynamic intersection of art and technology, the language of photography, the relationship between breath-driven robotic performances and human dance, and the application of machine learning in analyzing artistic styles. This book sets itself apart with its unique multidisciplinary approach, encouraging collaboration across related domains. Packed with comprehensive tutorials, theoretical reviews, novel methodologies, empirical investigations, and comparative analyses, the book offers a rich combination of knowledge and methodologies. The book's focus on cutting-edge research not only presents the latest developments in the field but also illuminates potential paths that can lead to significant advancements in computer and robotic applications

     

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    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Wang, James (Herausgeber); Adams, Jr., Reginald B. (Herausgeber)
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9783031502699
    Weitere Identifier:
    Auflage/Ausgabe: 1st ed. 2024
    Weitere Schlagworte: (lcsh)Computer vision.; (lcsh)Machine learning.; (lcsh)Psychology.; (lcsh)Aesthetics.; (lcsh)Digital humanities.; Computer Vision.; Machine Learning.; Psychology of Aesthetics.; Digital Humanities.
    Umfang: Online-Ressource, XXXI, 396 p., online resource.
    Bemerkung(en):

    Models of Human Emotion and Artificial Emotional Intelligence -- A Concise Introduction to Machine Learning -- Facing a Perceptual Crossroads: Mixed Messages and Shared Meanings in Social Visual Perception -- Social Vision of the Body In Motion: Interactions Between the Perceiver and the Perceived -- Visual Perception of Threat: Structure, Dynamics, and Individual Differences -- From Pixels to Power: Critical Feminist Questions for the Ethics of Computer Vision -- High-Speed Joint Learning of Action Units and Facial Expressions -- ExpressionFlow: A Microexpression Descriptor for Efficient Recognition -- Emotion in the Neutral Face: Applications for Computer Vision and Aesthetics -- Multi-stream Temporal Networks for Emotion Recognition in Children and In the Wild -- The Formal Language of Photography: A Primer -- Breathing With Robots: Notating Performer Strategy, Alongside Choreographer Intent and Audience Observation, In Breath-driven Robotic Dance Performance -- Humanist-in-the-Loop: Machine Learning and the Analysis of Style in the Visual Arts -- The Inter-relationship between Photographic Aesthetics and Technical Quality -- Image Restoration for Beautification -- Image Affect Modeling: An Industrial Perspective -- Emotional Expression as a Means of Communicating Virtual Human Personalities -- Modeling Emotion Perception from Body Movements for Human-Machine Interactions using Laban Movement Analysis -- Demographic Differences and Biases in Affect Evoked by Visual Features -- Deep Network-based Computational Transfer of Artistic Style in Art Analysis -- Balance of Unity and Variety in Fine Art Paintings: A Computational Study

  2. Informationsgesteuertes maschinelles Lernen
    Data Science als Ingenieurdisziplin
    Erschienen: 2024
    Verlag:  Springer International Publishing, Imprint: Springer Vieweg, Cham

    Zusammenfassung: Dieses innovative Lehrbuch revolutioniert das maschinelle Lernen durch neue Informationsmessungsmethoden. Es basiert auf einem Seminar der UC Berkeley und zielt darauf ab, die Black-Box-Natur des maschinellen Lernens zu überwinden,... mehr

     

    Zusammenfassung: Dieses innovative Lehrbuch revolutioniert das maschinelle Lernen durch neue Informationsmessungsmethoden. Es basiert auf einem Seminar der UC Berkeley und zielt darauf ab, die Black-Box-Natur des maschinellen Lernens zu überwinden, indem es Datenqualitätsmessungen und A-priori-Schätzungen der Aufgabenkomplexität ermöglicht. Dies führt zu kleineren, erklärbareren und robusteren Modellen. Das Lehrbuch verbindet maschinelles Lernen mit Physik, Informationstheorie und Computertechnik und ist für ein breites Publikum verständlich. Es hinterfragt bestehende Branchenpraktiken und behandelt Themen wie Deep Learning und Datendrift. Geeignet für Akademiker und Industrieprofis, fördert es ein tiefgreifendes Verständnis von Data Science und lädt Leser ein, über konventionelle Ansätze hinauszudenken. Anstatt sich ausschließlich auf das „Wie“ zu konzentrieren, bietet dieser Text Antworten auf die „Warum“-Fragen, die das Fachgebiet durchdringen, und beleuchtet die zugrunde liegenden Prinzipien maschineller Lernprozesse und ihre praktischen Auswirkungen. Indem dieses Buch systematische Methoden bevorzugt, die auf physikalischen Grundprinzipien basieren, stellt es Branchenpraktiken in Frage, die oft aus ideologischen oder gewinnorientierten Motivationen entstanden sind. Es behandelt eine Reihe von Themen, darunter Deep Learning, Datendrift und MLOps, und nutzt ausgiebig grundlegende Konzepte wie Entropie, Kapazität und hohe Dimensionalität. Dieses Buch ist sowohl für Hochschul- als auch für Industrieprofis geeignet und dient als wertvolles Werkzeug für diejenigen, die ihr Verständnis von Data Science als Ingenieurdisziplin vertiefen möchten. Der zum Nachdenken anregende Inhalt regt die intellektuelle Neugier an und richtet sich an Leser, die mehr wollen als nur Code oder vorgefertigte Formeln. Der Text lädt die Leser dazu ein, über konventionelle Standpunkte hinauszuforschen und bietet eine alternative Perspektive, die eine umfassende Sichtweise für die Integration von Theorie und Praxis fördert. Dieses Buch eignet sich für Kurse im Grund- und Hauptstudium und kann auch praktizierenden Ingenieuren und Wissenschaftlern verschiedener Disziplinen zugute kommen, indem es ihr Verständnis der Modellierung vertieft und die Datenmessung effektiv verbessert. Die Übersetzung wurde mit Hilfe von künstlicher Intelligenz durchgeführt. Eine anschließende menschliche Überarbeitung erfolgte vor allem in Bezug auf den Inhalt

     

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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Deutsch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9783031562747
    Weitere Identifier:
    Auflage/Ausgabe: 1st ed. 2024
    Schlagworte: Maschinelles Lernen; Data Mining; Datenanalyse; Data Science; Künstliche Intelligenz; Maschinelle Übersetzung
    Weitere Schlagworte: (lcsh)Artificial intelligence--Data processing.; (lcsh)Machine learning.; (lcsh)Data structures (Computer science).; (lcsh)Information theory.; (lcsh)Expert systems (Computer science).; (lcsh)Artificial intelligence.; Data Science.; Machine Learning.; Data Structures and Information Theory.; Knowledge Based Systems.; Artificial Intelligence.
    Umfang: Online-Ressource, XXVI, 309 S. 70 Abb., 33 Abb. in Farbe., online resource.
    Bemerkung(en):

    Vorwort -- 1 Einleitung -- 2 Der automatisierte wissenschaftliche Prozess -- 3 Der (Black Box) maschinelle Lernprozess -- 4 Informationstheorie -- 5 Kapazität -- 6 Die Mechanik der Generalisierung -- 7 Meta-Mathematik: Erkundung der Grenzen von Modellierung -- 8 Kapazität neuronaler Netze -- 8 Kapazität neuronaler Netze -- 10 Kapazitäten einiger anderer Methoden des maschinellen Lernens -- 11 Datenerfassung und -vorbereitung -- 12 Messen der Datensuffizienz -- 13 Operationen des maschinellen Lernens -- 14 Erklärbarkeit -- 15 Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit -- 16 Der Fluch des Trainings und der Segen der Hochdimensionalität -- 16 Der Fluch des Trainings und der Segen der Hochdimensionalität -- Anhang A Zusammenfassung: Der Logarithmus -- Anhang B Mehr zur Komplexität -- Anhang C Konzepte Spickzettel -- Anhang D Ein Überprüfungsformular, das die Reproduzierbarkeit fördert -- Liste der Abbildungen -- Bibliographie

  3. Vector Semantics
    Erschienen: 2023.
    Verlag:  Springer Nature Singapore :, Singapore : ; Imprint: Springer,

    This open access book introduces Vector semantics, which links the formal theory of word vectors to the cognitive theory of linguistics. The computational linguists and deep learning researchers who developed word vectors have relied primarily on the... mehr

    Zugang:
    Humboldt-Universität zu Berlin, Universitätsbibliothek, Jacob-und-Wilhelm-Grimm-Zentrum
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

     

    This open access book introduces Vector semantics, which links the formal theory of word vectors to the cognitive theory of linguistics. The computational linguists and deep learning researchers who developed word vectors have relied primarily on the ever-increasing availability of large corpora and of computers with highly parallel GPU and TPU compute engines, and their focus is with endowing computers with natural language capabilities for practical applications such as machine translation or question answering. Cognitive linguists investigate natural language from the perspective of human cognition, the relation between language and thought, and questions about conceptual universals, relying primarily on in-depth investigation of language in use. In spite of the fact that these two schools both have ‘linguistics’ in their name, so far there has been very limited communication between them, as their historical origins, data collection methods, and conceptual apparatuses are quite different. Vector semantics bridges the gap by presenting a formal theory, cast in terms of linear polytopes, that generalizes both word vectors and conceptual structures, by treating each dictionary definition as an equation, and the entire lexicon as a set of equations mutually constraining all meanings. .

     

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    Quelle: Verbundkataloge
    Medientyp: Ebook; Datenträger
    Format: Online
    ISBN: 9789811956072
    Weitere Identifier:
    Übergeordneter Titel: Springer Nature eBook
    Auflage/Ausgabe: 1st ed. 2023.
    Schriftenreihe: Cognitive Technologies,
    Schlagworte: Natural language processing (Computer science).; Computational linguistics.; Artificial intelligence.; Machine learning.; Expert systems (Computer science).; Digital humanities.; Natural Language Processing (NLP).; Computational Linguistics.; Artificial Intelligence.; Machine Learning.; Knowledge Based Systems.; Digital Humanities.
    Umfang: XVI, 273 p., online resource.
    Bemerkung(en):

    Chapter 1.Foundations of non-compositionality -- Chapter 2. From morphology to syntax -- Chapter 3.Time and space -- Chapter 4. Negation -- Chapter 5.Valuations and learnability -- Chapter 6.Modality -- Chapter 7.Adjectives, gradience, implicature -- Chapter 8.Trainability and real-world knowledge -- Chapter 9. Applications.