This book presents new insights into the enforcement of deep learning for short-range radar. It introduces the fundamentals of deep learning, its evolution over time, and the different facets that make it so powerful. It then moves on to provide an extensive overview of deep metric learning techniques in literature. The book then shows the advantages of including knowledge from signal processing methods in deep learning models, demonstrate how deep parametric learning reduces the number of trainable parameters and improves the data flow, and presents an overview of different typologies of Reinforcement Learning (RL) algorithms. Other topics covered include multi-modal deep learning approaches, elemental blocks required to formulate Bayesian deep learning, the need of Geometric Deep Learning to capture and learn underlying patterns, and an introduction to different quantization techniques.

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