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

معرفی چندین معماری پیشرفته و پیشرفته برای رادار mmWave در انواع برنامه‌های پیشرفته

روش‌ها و تکنیک‌ها در یادگیری عمیق: پیشرفت‌ها در راه‌حل‌های رادار mmWave یک نمای کلی به موقع و معتبر از استفاده از پردازش مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) برای برنامه‌های مختلف رادار mmWave ارائه می‌کند. این جلد جامع با تمرکز بر تکنیک‌های یادگیری عمیق عملی، اصول یادگیری عمیق را توضیح می‌دهد، تکنیک‌های یادگیری عمیق متریک پیشرفته را مرور می‌کند، انواع مختلف الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (RL) را تشریح می‌کند، و چگونگی استفاده از تطبیق دامنه (DA) را برجسته می‌کند. عملکرد الگوریتم های یادگیری ماشین (ML) و موارد دیگر. در سرتاسر کتاب، خوانندگان با راه‌حل‌های یادگیری عمیق آماده محصول مواجه می‌شوند و در عین حال مهارت‌هایی را می‌آموزند که برای ساختن راه‌حل‌های یادگیری عمیق مبتنی بر حسگر مبتنی بر حسگر، صنعتی مرتبط است.

تیمی از نویسندگان با بیش از 70 پتنت ثبت شده و 100 مقاله منتشر شده در زمینه هوش مصنوعی و پردازش حسگر نشان می دهد که چگونه یادگیری عمیق طیف وسیعی از برنامه های کاربردی پیشرفته صنعتی، مصرف کننده و خودرو را قادر می سازد. رادارهای mmWave فصل‌های عمیق موضوعاتی از جمله رویکردهای یادگیری عمیق چندوجهی، بلوک‌های عنصری مورد نیاز برای فرمول‌بندی یادگیری عمیق بیزی، نحوه استفاده از تطبیق دامنه (DA) برای بهبود عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هندسی برای پردازش را پوشش می‌دهد. ابرهای نقطه ای علاوه بر این، این کتاب:

• در مورد برنامه‌های کاربردی پیشرفته مختلف و چگونگی حل چالش‌های مربوط به آنها با استفاده از معماری‌ها و الگوریتم‌های یادگیری عمیق مختلف بحث می‌کند<. /span>
• یادگیری عمیق را در زمینه بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، پردازش حسگر و حسگرهای رادار mmWave توصیف می‌کند
<. li> نشان می دهد که چگونه یادگیری پارامتریک عمیق تعداد پارامترهای قابل آموزش را کاهش می دهد و جریان داده را بهبود می بخشد
• چندین انسان-ماشین را ارائه می دهد. کاربردهای رابط (HMI) مانند تشخیص ژست، طبقه‌بندی فعالیت‌های انسانی، محلی‌سازی و ردیابی انسان، سنجش اشغال خودرو در داخل کابین

روش‌ها و تکنیک‌ها در یادگیری عمیق: پیشرفت‌ها در راه‌حل‌های رادار mmWave منبع ارزشمندی برای متخصصان صنعت، محققان و دانشجویان فارغ‌التحصیل در زمینه مهندسی سیستم، پردازش سیگنال، حسگرها، علم داده و هوش مصنوعی است. /p>

Introduces multiple state-of-the-art deep learning architectures for mmWave radar in a variety of advanced applications

Methods and Techniques in Deep Learning: Advancements in mmWave Radar Solutions provides a timely and authoritative overview of the use of artificial intelligence (AI)-based processing for various mmWave radar applications. Focusing on practical deep learning techniques, this comprehensive volume explains the fundamentals of deep learning, reviews cutting-edge deep metric learning techniques, describes different typologies of reinforcement learning (RL) algorithms, highlights how domain adaptation (DA) can be used for improving the performance of machine learning (ML) algorithms, and more. Throughout the book, readers are exposed to product-ready deep learning solutions while learning skills that are relevant for building any industrial-grade, sensor-based deep learning solution.

A team of authors with more than 70 filed patents and 100 published papers on AI and sensor processing illustrates how deep learning is enabling a range of advanced industrial, consumer, and automotive applications of mmWave radars. In-depth chapters cover topics including multi-modal deep learning approaches, the elemental blocks required to formulate Bayesian deep learning, how domain adaptation (DA) can be used for improving the performance of machine learning algorithms, and geometric deep learning are used for processing point clouds. In addition, the book:

• Discusses various advanced applications and how their respective challenges have been addressed using different deep learning architectures and algorithms
• Describes deep learning in the context of computer vision, natural language processing, sensor processing, and mmWave radar sensors
• Demonstrates how deep parametric learning reduces the number of trainable parameters and improves the data flow
• Presents several human-machine interface (HMI) applications such as gesture recognition, human activity classification, human localization and tracking, in-cabin automotive occupancy sensing

Methods and Techniques in Deep Learning: Advancements in mmWave Radar Solutions is an invaluable resource for industry professionals, researchers, and graduate students working in systems engineering, signal processing, sensors, data science, and AI.