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Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach par Ovidiu Calin (anglais) P

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Dernière mise à jour : juin 25, 2024 07:07:44 HAEAfficher toutes les modificationsAfficher toutes les modifications

Caractéristiques de l'objet

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ISBN-13: 9783030367237

Book Title: Deep Learning Architectures

ISBN: 9783030367237

Subject Area: Computers, Mathematics

Publication Name: Deep Learning Architectures : a Mathematical Approach

Publisher: Springer International Publishing A&G

Item Length: 10 in

Subject: Probability & Statistics / General, Intelligence (Ai) & Semantics, Applied

Publication Year: 2021

Series: Springer Series in the Data Sciences Ser.

Type: Textbook

Format: Trade Paperback

Language: English

Author: Ovidiu Calin

Item Weight: 52.2 Oz

Item Width: 7 in

Number of Pages: Xxx, 760 Pages

À propos de ce produit

Product Information

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.

Product Identifiers

Publisher

Springer International Publishing A&G

ISBN-10

3030367231

ISBN-13

9783030367237

eBay Product ID (ePID)

23050429659

Product Key Features

Number of Pages

Xxx, 760 Pages

Language

English

Publication Name

Deep Learning Architectures : a Mathematical Approach

Publication Year

2021

Subject

Probability & Statistics / General, Intelligence (Ai) & Semantics, Applied

Type

Textbook

Subject Area

Computers, Mathematics

Author

Ovidiu Calin

Series

Springer Series in the Data Sciences Ser.

Format

Trade Paperback

Dimensions

Item Weight

52.2 Oz

Item Length

10 in

Item Width

7 in

Additional Product Features

Reviews

"This book is useful to students who have already had an introductory course in machine learning and are further interested to deepen their understanding of the machine learning material from the mathematical point of view." (T. C. Mohan, zbMATH 1441.68001, 2020)

Number of Volumes

1 Vol.

Illustrated

Yes

Lc Classification Number

Qa76.9.M35

Table of Content

Introductory Problems.- Activation Functions.- Cost Functions.- Finding Minima Algorithms.- Abstract Neurons.- Neural Networks.- Approximation Theorems.- Learning with One-dimensional Inputs.- Universal Approximators.- Exact Learning.- Information Representation.- Information Capacity Assessment.- Output Manifolds.- Neuromanifolds.- Pooling.- Convolutional Networks.- Recurrent Neural Networks.- Classification.- Generative Models.- Stochastic Networks.- Hints and Solutions.

2020

Description de l'objet du vendeur

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Lieux exclus :

Adresses militaires ou navales, Alaska/Hawaii, Barbade, Guadeloupe, Guyane française, Libye, Martinique, Nouvelle-Calédonie, Polynésie française, Protectorats des États-Unis, Russie, Réunion, Ukraine, Venezuela

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