Deep Neural Networks in a Mathematical Framework

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, Berlin, Springer, 2018

3319753037 / 9783319753034

Serie: Buch 256 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This SpringerBrief describes how to build a rigorous end-to-end mathematical framework for deep neural networks. The authors provide tools to represent and describe neural networks, casting previous results in the field in a more natural light. In particular, the authors derive gradient descent algorithms in a unified way for several neural network structures, including multilayer perceptrons, convolutional neural networks, deep autoencoders and recurrent neural networks. Furthermore, the authors developed framework is both more concise and mathematically intuitive than previous representations of neural networks.This SpringerBrief is one step towards unlocking the black box of Deep Learning. The authors believe that this framework will help catalyze further discoveries regarding the mathematical properties of neural networks.This SpringerBrief is accessible not only to researchers, professionals and students working and studying in the field of deep learning, but alsoto those outside of the neutral network community.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783319753034

Titel
Deep Neural Networks in a Mathematical Framework
Autor
Anthony L. Caterini
Verlag
Springer, Berlin, Springer
Erscheinungsjahr
2018
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3319753037
ISBN-13
9783319753034
Artikelgewicht
184 Gramm
Abmessungen
234x154x6 mm
Serie
Buch 256 von 322: SpringerBriefs in Computer Science

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