Sinopsis
"Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration" offers an in-depth exploration of the fundamental mathematical concepts that power contemporary deep learning methodologies. This book serves as a comprehensive guide for researchers, practitioners, and enthusiasts seeking to understand the intricate mathematical underpinnings of neural networks, convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and other advanced models like generative adversarial networks (GANs) and autoencoders.
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Deep Dive into Deep Learning Frameworks
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Deep Dive into Deep Learning Frameworks
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Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration
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LAP Lambert Academic Publishing, 2024
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Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration
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LAP LAMBERT Academic Publishing Jun 2024, 2024
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -'Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration' offers an in-depth exploration of the fundamental mathematical concepts that power contemporary deep learning methodologies. This book serves as a comprehensive guide for researchers, practitioners, and enthusiasts seeking to understand the intricate mathematical underpinnings of neural networks, convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and other advanced models like generative adversarial networks (GANs) and autoencoders.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 68 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9786207808458
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 'Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration' offers an in-depth exploration of the fundamental mathematical concepts that power contemporary deep learning methodologies. This book serves as a comprehensive guide for researchers, practitioners, and enthusiasts seeking to understand the intricate mathematical underpinnings of neural networks, convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and other advanced models like generative adversarial networks (GANs) and autoencoders. Nº de ref. del artículo: 9786207808458
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