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Deep Learning Architectures

A Mathematical Approach

Ovidiu Calin
Livre broché | Anglais | Springer the Data Sciences
68,95 €
+ 137 points
Format
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Description

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.


Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
760
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9783030367237
Date de parution :
14-02-21
Format:
Livre broché
Format numérique:
Trade paperback (VS)
Dimensions :
156 mm x 234 mm
Poids :
1088 g

Les avis