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Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks
Verlag: Packt Publishing (edition ), 2020
ISBN 10: 1838647295 ISBN 13: 9781838647292
Sprache: Englisch
EUR 24,82
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Good. Ship within 24hrs. Satisfaction 100% guaranteed. APO/FPO addresses supported.
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Hands-On Mathematics for Deep Learning. Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks
Anbieter: Celler Versandantiquariat, Eicklingen, Deutschland
Verbandsmitglied: GIAQ
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 40,00
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In den WarenkorbPackt Publishing, Birmingham, 2020, 341 Seiten, kartoniert, Quart---- Text in Englisch - 700 Gramm.
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Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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EUR 44,33
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EUR 48,76
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In den WarenkorbZustand: New. The main aim of this book is to make the advanced mathematical background accessible to someone with a programming background. This book will equip the readers with not only deep learning architectures but the mathematics behind them. With this book, you w.
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Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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EUR 44,71
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Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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EUR 39,15
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Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks (Paperback or Softback)
Verlag: Packt Publishing 6/12/2020, 2020
ISBN 10: 1838647295 ISBN 13: 9781838647292
Sprache: Englisch
Anbieter: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 44,05
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In den WarenkorbPaperback or Softback. Zustand: New. Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks 1.38. Book.
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Hands-On Mathematics for Deep Learning
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Hands-On Mathematics for Deep Learning
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Hands-On Mathematics for Deep Learning
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Hands-On Mathematics for Deep Learning
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 48,18
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Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks
Anbieter: Goodwill Industries of VSB, Oxnard, CA, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 26,03
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Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks
Anbieter: thebookforest.com, San Rafael, CA, USA
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EUR 27,33
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In den Warenkorbpaperback. Zustand: New. Well packaged and promptly shipped from California. Partnered with Friends of the Library since 2010.
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Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks
Anbieter: Bulk Book Warehouse, Rotterdam, NY, USA
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Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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EUR 78,23
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Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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EUR 23,40
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In den Warenkorbpaperback. Zustand: Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority!
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Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback / softback. Zustand: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days 526.
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Hands-On Mathematics for Deep Learning
Verlag: Packt Publishing, Limited, 2020
ISBN 10: 1838647295 ISBN 13: 9781838647292
Sprache: Englisch
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 53,50
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In den WarenkorbZustand: New. Print on Demand pp. 345.
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Hands-On Mathematics for Deep Learning : Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 62,74
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - A comprehensive guide to getting well-versed with the mathematical techniques for building modern deep learning architecturesKey FeaturesUnderstand linear algebra, calculus, gradient algorithms, and other concepts essential for training deep neural networksLearn the mathematical concepts needed to understand how deep learning models functionUse deep learning for solving problems related to vision, image, text, and sequence applicationsBook DescriptionMost programmers and data scientists struggle with mathematics, having either overlooked or forgotten core mathematical concepts. This book uses Python libraries to help you understand the math required to build deep learning (DL) models.You'll begin by learning about core mathematical and modern computational techniques used to design and implement DL algorithms. This book will cover essential topics, such as linear algebra, eigenvalues and eigenvectors, the singular value decomposition concept, and gradient algorithms, to help you understand how to train deep neural networks. Later chapters focus on important neural networks, such as the linear neural network and multilayer perceptrons, with a primary focus on helping you learn how each model works. As you advance, you will delve into the math used for regularization, multi-layered DL, forward propagation, optimization, and backpropagation techniques to understand what it takes to build full-fledged DL models. Finally, you'll explore CNN, recurrent neural network (RNN), and GAN models and their application.By the end of this book, you'll have built a strong foundation in neural networks and DL mathematical concepts, which will help you to confidently research and build custom models in DL.What you will learnUnderstand the key mathematical concepts for building neural network modelsDiscover core multivariable calculus conceptsImprove the performance of deep learning models using optimization techniquesCover optimization algorithms, from basic stochastic gradient descent (SGD) to the advanced Adam optimizerUnderstand computational graphs and their importance in DLExplore the backpropagation algorithm to reduce output errorCover DL algorithms such as convolutional neural networks (CNNs), sequence models, and generative adversarial networks (GANs)Who this book is forThis book is for data scientists, machine learning developers, aspiring deep learning developers, or anyone who wants to understand the foundation of deep learning by learning the math behind it. Working knowledge of the Python programming language and machine learning basics is required.
