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Sinopsis
Math for Deep Learning provides the essential math you need to understand deep learning discussions, explore more complex implementations, and better use the deep learning toolkits.
With Math for Deep Learning, you'll learn the essential mathematics used by and as a background for deep learning.
You’ll work through Python examples to learn key deep learning related topics in probability, statistics, linear algebra, differential calculus, and matrix calculus as well as how to implement data flow in a neural network, backpropagation, and gradient descent. You’ll also use Python to work through the mathematics that underlies those algorithms and even build a fully-functional neural network.
In addition you’ll find coverage of gradient descent including variations commonly used by the deep learning community: SGD, Adam, RMSprop, and Adagrad/Adadelta.
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Acerca del autor
Ronald T. Kneusel earned a PhD in machine learning from the University of Colorado, Boulder. He has over 20 years of machine learning industry experience. Kneusel is also the author of Numbers and Computers (2nd ed., Springer 2017), Random Numbers and Computers (Springer 2018), and Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction (No Starch Press 2021).
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Math for Deep Learning: What You Need to Know to Understand Neural Networks
Publicado por
No Starch Press, 2021
ISBN 10: 1718501900
ISBN 13: 9781718501904
Antiguo o usado
paperback
Librería: HPB-Red, Dallas, TX, Estados Unidos de America
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paperback. Condición: 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! Nº de ref. del artículo: S_462641075
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No Starch Press, 2021
ISBN 10: 1718501900
ISBN 13: 9781718501904
Antiguo o usado
paperback
Librería: Half Price Books Inc., Dallas, TX, Estados Unidos de America
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No Starch Press, 2021
ISBN 10: 1718501900
ISBN 13: 9781718501904
Antiguo o usado
Tapa blanda
Librería: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Estados Unidos de America
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Condición: Very Good. Item in very good condition! Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc. Nº de ref. del artículo: 00108172642
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Publicado por
No Starch Press, 2021
ISBN 10: 1718501900
ISBN 13: 9781718501904
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Tapa blanda
Librería: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Estados Unidos de America
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Publicado por
No Starch Press, 2021
ISBN 10: 1718501900
ISBN 13: 9781718501904
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Librería: Bookmans, Tucson, AZ, Estados Unidos de America
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Math for Deep Learning: What You Need to Know to Understand Neural Networks
Publicado por
No Starch Press, 2021
ISBN 10: 1718501900
ISBN 13: 9781718501904
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paperback
Librería: CampusBear, Coppell, TX, Estados Unidos de America
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paperback. Condición: Very Good. Complete and clean. All pages present and readable, binding intact. Highlighting or writing is absent or limited to a handful of pages. No water damage. Cover and spine may show light shelf wear, edge bumping, or minor creasing. May have a remainder mark, stickers or sticker residue, or a previous owner's name. Access codes, CDs, DVDs, and other bundled supplements may not be included and should be assumed used or missing unless the listing explicitly states otherwise. Nº de ref. del artículo: Y4024C00249U
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Math for Deep Learning : What You Need to Know to Understand Neural Networks
Publicado por
No Starch Press, Incorporated, 2021
ISBN 10: 1718501900
ISBN 13: 9781718501904
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Librería: Better World Books, Mishawaka, IN, Estados Unidos de America
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Condición: Very Good. Pages intact with possible writing/highlighting. Binding strong with minor wear. Dust jackets/supplements may not be included. Stock photo provided. Product includes identifying sticker. Better World Books: Buy Books. Do Good. Nº de ref. del artículo: 54503813-6
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Math for Deep Learning: What You Need to Know to Understand Neural Networks
Publicado por
No Starch Press, 2021
ISBN 10: 1718501900
ISBN 13: 9781718501904
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Librería: Goodwill of Silicon Valley, SAN JOSE, CA, Estados Unidos de America
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Condición: good. Supports Goodwill of Silicon Valley job training programs. The cover and pages are in Good condition! Any other included accessories are also in Good condition showing use. Use can include some highlighting and writing, page and cover creases as well as other types visible wear. Nº de ref. del artículo: GWSVV.1718501900.G
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Math for Deep Learning : What You Need to Know to Understand Neural Networks
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Math for Deep Learning (Paperback)
Publicado por
No Starch Press,US, San Francisco, 2021
ISBN 10: 1718501900
ISBN 13: 9781718501904
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Paperback
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de America
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Paperback. Condición: new. Paperback. Math for Deep Learning provides the essential math you need to understand deep learning discussions, explore more complex implementations, and better use the deep learning toolkits.Math for Deep Learning provides the essential math you need to understand deep learning discussions, explore more complex implementations, and better use the deep learning toolkits.With Math for Deep Learning, you'll learn the essential mathematics used by and as a background for deep learning.You'll work through Python examples to learn key deep learning related topics in probability, statistics, linear algebra, differential calculus, and matrix calculus as well as how to implement data flow in a neural network, backpropagation, and gradient descent. You'll also use Python to work through the mathematics that underlies those algorithms and even build a fully-functional neural network.In addition you'll find coverage of gradient descent including variations commonly used by the deep learning community: SGD, Adam, RMSprop, and Adagrad/Adadelta. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9781718501904
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