Deep Learning Architectures

Ovidiu Calin

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Idioma: inglés

Editorial: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2021

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Serie: Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences

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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.

N° de ref. del artículo LU-9783030367237

Título
Deep Learning Architectures
Autor
Ovidiu Calin
Editorial
Springer Nature Switzerland AG, CH
Año de publicación
2021
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
3030367231
ISBN 13
9783030367237
Edición
1st ed. 2020.
Dimensiones
15.6 x 3.99 x 23.39 cm
Serie
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data Sciences

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