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Computational Methods for Deep Learning
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Computational Methods for Deep Learning: Theoretic Practice and Applications
Anbieter: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, USA
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Computational Methods for Deep Learning: Theoretic, Practice and Applications (Texts in Computer Science)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Computational Methods for Deep Learning
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Computational Methods for Deep Learning
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Computational Methods for Deep Learning
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Computational Methods for Deep Learning
Anbieter: Basi6 International, Irving, TX, USA
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Computational Methods for Deep Learning
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Computational Methods for Deep Learning: Theoretic, Practice and Applications (Texts in Computer Science)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Computational Methods for Deep Learning
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Computational Methods for Deep Learning
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Computational Methods for Deep Learning
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Computational Methods for Deep Learning: Theoretic, Practice and Applications (Texts in Computer Science)
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Computational Methods for Deep Learning: Theoretic, Practice and Applications (Texts in Computer Science)
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Computational Methods for Deep Learning
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Computational Methods for Deep Learning - Theoretic, Practice and Applications : Theory, Algorithms, and Implementations
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Computational Methods for Deep Learning - Theoretic, Practice and Applications : Theory, Algorithms, and Implementations
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Computational Methods for Deep Learning - Theoretic, Practice and Applications : Theory, Algorithms, and Implementations
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Computational Methods for Deep Learning: Theory, Algorithms, and Implementations (Texts in Computer Science)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Computational Methods for Deep Learning - Theoretic, Practice and Applications : Theory, Algorithms, and Implementations
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Computational Methods for Deep Learning
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing Dez 2021, 2021
ISBN 10: 3030610837 ISBN 13: 9783030610838
Sprache: Englisch
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Integrating concepts from deep learning, machine learning, and artificial neural networks, this highly unique textbook presents content progressively from easy to more complex, orienting its content about knowledge transfer from the viewpoint of machine intelligence. It adopts the methodology from graphical theory, mathematical models, and algorithmic implementation, as well as covers datasets preparation, programming, results analysis and evaluations.Beginning with a grounding about artificial neural networks with neurons and the activation functions, the work then explains the mechanism of deep learning using advanced mathematics. In particular, it emphasizes how to use TensorFlow and the latest MATLAB deep-learning toolboxes for implementing deep learning algorithms.As a prerequisite, readers should have a solid understanding especially of mathematical analysis, linear algebra, numerical analysis, optimizations, differential geometry, manifold, and information theory, as well as basic algebra, functional analysis, and graphical models. This computational knowledge will assist in comprehending the subject matter not only of this text/reference, but also in relevant deep learning journal articles and conference papers.This textbook/guide is aimed at Computer Science research students and engineers, as well as scientists interested in deep learning for theoretic research and analysis. More generally, this book is also helpful for those researchers who are interested in machine intelligence, pattern analysis, natural language processing, and machine vision.Dr. Wei Qi Yan is an Associate Professor in the Department of Computer Science at Auckland University of Technology, New Zealand. His other publications include the Springer title, Visual Cryptography for Image Processing and Security.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 152 pp. Englisch.
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Computational Methods for Deep Learning : Theoretic, Practice and Applications
Verlag: Springer International Publishing, 2021
ISBN 10: 3030610837 ISBN 13: 9783030610838
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Integrating concepts from deep learning, machine learning, and artificial neural networks, this highly unique textbook presents content progressively from easy to more complex, orienting its content about knowledge transfer from the viewpoint of machine intelligence. It adopts the methodology from graphical theory, mathematical models, and algorithmic implementation, as well as covers datasets preparation, programming, results analysis and evaluations.Beginning with a grounding about artificial neural networks with neurons and the activation functions, the work then explains the mechanism of deep learning using advanced mathematics. In particular, it emphasizes how to use TensorFlow and the latest MATLAB deep-learning toolboxes for implementing deep learning algorithms.As a prerequisite, readers should have a solid understanding especially of mathematical analysis, linear algebra, numerical analysis, optimizations, differential geometry, manifold, and information theory, as well as basic algebra, functional analysis, and graphical models. This computational knowledge will assist in comprehending the subject matter not only of this text/reference, but also in relevant deep learning journal articles and conference papers.This textbook/guide is aimed at Computer Science research students and engineers, as well as scientists interested in deep learning for theoretic research and analysis. More generally, this book is also helpful for those researchers who are interested in machine intelligence, pattern analysis, natural language processing, and machine vision.Dr. Wei Qi Yanis an Associate Professor in the Department of Computer Science at Auckland University of Technology, New Zealand. His other publications include the Springer title,Visual Cryptography for Image Processing and Security.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Computational Methods for Deep Learning | Theoretic, Practice and Applications | Wei Qi Yan | Taschenbuch | xvii | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030610838 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Computational Methods for Deep Learning : Theoretic, Practice and Applications
Verlag: Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer, 2020
ISBN 10: 3030610802 ISBN 13: 9783030610807
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Integrating concepts from deep learning, machine learning, and artificial neural networks, this highly unique textbook presents content progressively from easy to more complex, orienting its content about knowledge transfer from the viewpoint of machine intelligence. It adopts the methodology from graphical theory, mathematical models, and algorithmic implementation, as well as covers datasets preparation, programming, results analysis and evaluations.Beginning with a grounding about artificial neural networks with neurons and the activation functions, the work then explains the mechanism of deep learning using advanced mathematics. In particular, it emphasizes how to use TensorFlow and the latest MATLAB deep-learning toolboxes for implementing deep learning algorithms.As a prerequisite, readers should have a solid understanding especially of mathematical analysis, linear algebra, numerical analysis, optimizations, differential geometry, manifold, and information theory, as well as basic algebra, functional analysis, and graphical models. This computational knowledge will assist in comprehending the subject matter not only of this text/reference, but also in relevant deep learning journal articles and conference papers.This textbook/guide is aimed at Computer Science research students and engineers, as well as scientists interested in deep learning for theoretic research and analysis. More generally, this book is also helpful for those researchers who are interested in machine intelligence, pattern analysis, natural language processing, and machine vision.Dr. Wei Qi Yanis an Associate Professor in the Department of Computer Science at Auckland University of Technology, New Zealand. His other publications include the Springer title,Visual Cryptography for Image Processing and Security.
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Computational Methods for Deep Learning: Theoretic, Practice and Applications (Texts in Computer Science)
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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