COMPLETE HANDBOOK OF DEEP LEARNING: CNNs, RNNs & GENERATIVE MODELS

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2025

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book offers a comprehensive and structured introduction to the foundations, architectures, and applications of deep learning. Beginning with core mathematical concepts such as linear algebra, probability, and optimization, it builds a strong base for understanding modern neural networks. The text explores key ideas like model capacity, bias-variance trade-off, overfitting, and hyperparameter tuning. Readers are then guided through major deep learning architectures, including Convolutional Neural Networks (CNNs) for image analysis, Recurrent Neural Networks (RNNs) and LSTMs for sequence modeling, and advanced generative models like Autoencoders, Variational Autoencoders (VAEs), and Generative Adversarial Networks (GANs). Each chapter presents clear explanations, diagrams, and practical examples to simplify complex concepts. Designed for students, educators, and AI practitioners, the book provides both theoretical depth and practical insights. It serves as a complete reference for anyone seeking to understand, build, and apply deep learning models effectively across real-world problems in computer vision, natural language processing, and generative AI.…

N° de ref. del artículo 9786209273858

Título
COMPLETE HANDBOOK OF DEEP LEARNING: CNNs, RNNs & GENERATIVE MODELS
Autor
Sundaresan K
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing
Año de publicación
2025
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
6209273858
ISBN 13
9786209273858
Peso del artículo
310 gramos
Dimensiones
220x150x12 mm

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