Każdy sprzedawca w empik.com jest przedsiębiorcą. Wszystkie obowiązki związane z umową sprzedaży ciążą na sprzedawcy.
Dodaj ten produkt do jednej z utworzonych przez Ciebie list i zachowaj go na później.
Sprawdź jak złożyć zamówienie krok po kroku.
Możesz też zadzwonić pod numer +48 22 462 72 50 nasi konsultanci pomogą Ci złożyć zamówienie.
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.
ID produktu: | 1420542006 |
Tytuł: | Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach |
Autor: | Ovidiu Calin |
Wydawca: | Springer Nature Switzerland AG |
Język wydania: | angielski |
Ilość stron: | 760 |
Numer wydania: | I |
Data premiery: | 2020-02-14 |
Rok wydania: | 2020 |
Okładka: | twarda |
Wymiary [mm]: | 164 x 45 x 241 |
ocen
Podziel się na Facebooku
Właśnie zrecenzowałem Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach
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 ...