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Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach (Springer Series in the Data Sciences) - Erstausgabe

2021, ISBN: 9783030367237

Taschenbuch

Springer, Paperback, Auflage: 1st ed. 2020, 790 Seiten, Publiziert: 2021-02-14T00:00:01Z, Produktgruppe: Book, 1.19 kg, Verkaufsrang: 282005, AI & Machine Learning, Computer Science, Comp… Mehr…

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2021

ISBN: 3030367231

1st ed. 2020 Kartoniert / Broschiert Maschinelles Lernen, neuralnetworks; DeepLearning; machinelearning; Kullback-LeiblerDivergence; entropy; FisherInformationMetric; Boltzmannmachine, … Mehr…

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Springer, 2021-02-14. Paperback. Very Good. 1.6100 9.0600 6.1400., Springer, 2021-02-14, 3

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Details zum Buch

Detailangaben zum Buch - Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach (Springer Series in the Data Sciences)


EAN (ISBN-13): 9783030367237
ISBN (ISBN-10): 3030367231
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2021
Herausgeber: Springer

Buch in der Datenbank seit 2021-02-21T19:48:23+01:00 (Berlin)
Detailseite zuletzt geändert am 2021-10-28T07:41:50+02:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9783030367237

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-030-36723-1, 978-3-030-36723-7


Daten vom Verlag:

Autor/in: Ovidiu Calin
Titel: Springer Series in the Data Sciences; Deep Learning Architectures - A Mathematical Approach
Verlag: Springer; Springer International Publishing
760 Seiten
Erscheinungsjahr: 2021-02-14
Cham; CH
Gedruckt / Hergestellt in Niederlande.
Gewicht: 1,480 kg
Sprache: Englisch
69,54 € (DE)
71,49 € (AT)
77,00 CHF (CH)
POD
XXX, 760 p. 207 illus., 35 illus. in color.

BC; Book; Hardcover, Softcover / Mathematik/Sonstiges; Theoretische Informatik; Verstehen; neural networks; deep learning; machine learning; Kullback-Leibler divergence; Entropy; Fisher information metric; Boltzmann machine; B; Mathematical Applications in Computer Science; Machine Learning; Mathematical Applications in Computer Science; Machine Learning; Mathematics and Statistics; Maschinelles Lernen; BB

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. 

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