Deep Learning from the Basics : Python and Deep Learning: Theory and Implementation
Sprache: Englisch
Verlag: Packt Publishing, 2021
- Softcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Zustand: Neu
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Deep learning is rapidly becoming the most preferred way of solving data problems. This is thanks, in part, to its huge variety of mathematical algorithms and their ability to find patterns that are otherwise invisible to us.Deep Learning from the Basics begins with a fast-paced introduction to deep learning with Python, its definition, characteristics, and applications. You'll learn how to use the Python interpreter and the script files in your applications, and utilize NumPy and Matplotlib in your deep learning models. As you progress through the book, you'll discover backpropagation-an efficient way to calculate the gradients of weight parameters-and study multilayer perceptrons and their limitations, before, finally, implementing a three-layer neural network and calculating multidimensional arrays.By the end of the book, you'll have the knowledge to apply the relevant technologies in deep learning.
Bestandsnummer des Verkäufers 9781800206137
- Titel
- Deep Learning from the Basics : Python and Deep Learning: Theory and Implementation
- Autor
- Koki Saitoh
- Verlag
- Packt Publishing
- Erscheinungsjahr
- 2021
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1800206135
- ISBN-13
- 9781800206137
- Artikelgewicht
- 593 Gramm
- Abmessungen
- 235x191x17 mm
Deep learning is rapidly becoming the most preferred way of solving data problems. This is thanks, in part, to its huge variety of mathematical algorithms and their ability to find patterns that are otherwise invisible to us.
Deep Learning from the Basics begins with a fast-paced introduction to deep learning with Python, its definition, characteristics, and applications. You'll learn how to use the Python interpreter and the script files in your applications, and utilize NumPy and Matplotlib in your deep learning models. As you progress through the book, you'll discover backpropagation-an efficient way to calculate the gradients of weight parameters-and study multilayer perceptrons and their limitations, before, finally, implementing a three-layer neural network and calculating multidimensional arrays.
By the end of the book, you'll have the knowledge to apply the relevant technologies in deep learning.
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