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5 resultados encontrados.

Tipos de recurso: Libro electrónico Artículo Revista Tesis Capítulo
Búsqueda académica
Aprender en tiempos revueltos : la nueva ciencia del aprendizaje
Libro electrónico
Acceso institucional disponible Libro electrónico eLibro
Pozo, Juan Ignacio · Alianza Editorial · 2016 · ISBN 9788491042402
Materias / palabras clave: Learning, Psychology of; Learning strategies; Learning; Methodology; Psicología del aprendizaje; Metodología
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Institucional
Psicología y educación
Libro electrónico
Acceso institucional disponible Libro electrónico eLibro
Leliwa, Susana · Brujas · 2016 · ISBN 9789875917590
Materias / palabras clave: Psychology; Psicología; Educational psychology; Psicología educativa; Learning, Psychology of; Psicología del aprendizaje
Acceso institucional disponibleEl acceso puede requerir institución, suscripción, proxy, VPN o autenticación.
Institucional
Learning Deep Features for Discriminative Localization
Artículo
Página del recurso disponible Artículo OpenAlex
Bolei Zhou; Aditya Khosla; Àgata Lapedriza; Aude Oliva; Antonio Torralba · OpenAlex · 2016
In this work, we revisit the global average pooling layer proposed in [13], and shed light on how it explicitly enables the convolutional neural network (CNN) to have remarkable localization ability despite being trained...
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Página del recurso
Deep Residual Learning for Image Recognition
Artículo
Página del recurso disponible Artículo OpenAlex
Kaiming He; Xiangyu Zhang; Shaoqing Ren; Jian Sun · OpenAlex · 2016
Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers...
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Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
Artículo
Página del recurso disponible Artículo OpenAlex
Evan Shelhamer; Jonathan Long; Trevor Darrell · IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence · 2016
Convolutional networks are powerful visual models that yield hierarchies of features. We show that convolutional networks by themselves, trained end-to-end, pixels-to-pixels, improve on the previous best result in semant...
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