9783030367237 - deep learning architectures: a mathematical approach (springer series in the data sciences) von calin, ovidiu (25 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: New. 1st ed. 2020. This book describes how neural networks operate from the mathematical point of view. As a result, neural networks can be interpreted both as function universal approximators and information processors. The book bridges the gap between ideas and concepts of neural networks, which are used no…wadays at an intuitive level, and the precise modern mathematical language, presenting the best practices of the former and enjoying the robustness and elegance of the latter.This book can be used in a graduate course in deep learning, with the first few parts being accessible to senior undergraduates. In addition, the book will be of wide interest to machine learning researchers who are interested in a theoretical understanding of the subject.
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Paperback. Zustand: New. 1st ed. 2020. This book describes how neural networks operate from the mathematical point of view. As a result, neural networks can be interpreted both as function universal approximators and information processors. The book bridges the gap between ideas and concepts of neural networks, which are used no…wadays at an intuitive level, and the precise modern mathematical language, presenting the best practices of the former and enjoying the robustness and elegance of the latter.This book can be used in a graduate course in deep learning, with the first few parts being accessible to senior undergraduates. In addition, the book will be of wide interest to machine learning researchers who are interested in a theoretical understanding of the subject.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Deep Learning Architectures | A Mathematical Approach | Ovidiu Calin | Taschenbuch | Springer Series in the Data Sciences | xxx | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030367237 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]spring…er[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book describes how neural networks operate from the mathematical point of view. As a result, neural networks can be interpreted both as function universal approximators and information processors. The book bridges the gap between ideas and conce…pts of neural networks, which are used nowadays at an intuitive level, and the precise modern mathematical language, presenting the best practices of the former and enjoying the robustness and elegance of the latter.This book can be used in a graduate course in deep learning, with the first few parts being accessible to senior undergraduates. In addition, the book will be of wide interest to machine learning researchers who are interested in a theoretical understanding of the subject.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book describes how neural networks operate from the mathematical point of view. As a result, neural networks can be interpreted both as function universal approximators and information processors. The book bridges the gap between… ideas and concepts of neural networks, which are used nowadays at an intuitive level, and the precise modern mathematical language, presenting the best practices of the former and enjoying the robustness and elegance of the latter.This book can be used in a graduate course in deep learning, with the first few parts being accessible to senior undergraduates. In addition, the book will be of wide interest to machine learning researchers who are interested in a theoretical understanding of the subject. 792 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book describes how neural networks operate from the mathematical point of view. As a result, neural networks can be interpreted both as function universal approximators and information processors. The book bridges the gap between ide…as and concepts of neural networks, which are used nowadays at an intuitive level, and the precise modern mathematical language, presenting the best practices of the former and enjoying the robustness and elegance of the latter.This book can be used in a graduate course in deep learning, with the first few parts being accessible to senior undergraduates. In addition, the book will be of wide interest to machine learning researchers who are interested in a theoretical understanding of the subject.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 792 pp. Englisch.
