9783030367206 - deep learning architectures: a mathematical approach (springer series in the data sciences) de calin, ovidiu (31 resultados)
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Editorial: Springer, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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Editorial: Springer, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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Editorial: Springer, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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Editorial: Springer, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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Editorial: Springer, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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Editorial: Springer, 2020
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Editorial: Springer Nature Switzerland AG, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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Editorial: Springer Nature Switzerland AG, 2020
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Editorial: Springer 2020-02-14, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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Editorial: Springer, 2020
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Editorial: Springer, 2020
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Editorial: Springer, 2020
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Editorial: Springer, 2020
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Editorial: Springer, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer Nature Switzerland AG, Cham, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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- Primera edición
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. 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 now…adays 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. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Editorial: Springer, 2020
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Editorial: Springer, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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Editorial: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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Hardback. Condición: New. 1st ed. 2020. 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 n…owadays 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.
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Editorial: Springer, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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Editorial: Springer, 2020
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Hardcover. Condición: Brand New. 760 pages. 9.25x6.10x1.69 inches. In Stock.
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Editorial: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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Hardback. Condición: New. 1st ed. 2020. 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 n…owadays 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.
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Editorial: Springer International Publishing, 2020
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Condición: New. Contains a fair number of end-of chapter exercisesFull solutions provided to all exercisesAppendices including topics needed in the book expositionContains a fair number of end-of chapter ex.
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Editorial: Springer, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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Hardcover. Condición: New. NEW. SHIPS FROM MULTIPLE LOCATIONS. book.
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Editorial: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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Hardback. Condición: New. 1st ed. 2020. 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 n…owadays 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.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer Nature Switzerland AG, 2020
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Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 o…f 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.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer Nature Switzerland AG, 2020
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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Buch. Condición: Neu. Deep Learning Architectures | A Mathematical Approach | Ovidiu Calin | Buch | Springer Series in the Data Sciences | xxx | Englisch | 2020 | Springer Nature Switzerland AG | EAN 9783030367206 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann…[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer Nature Switzerland AG, Cham, 2020
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino UnidoRarewaves.com UK
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Hardback. Condición: New. 1st ed. 2020. 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 n…owadays 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.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2020
Serie: Springer Series in the Data Sciences, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Springer Series in the Data Sciences
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