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9783030367237 - Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach (Springer Series in the Data Sciences) de Calin, Ovidiu (21 resultados)
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Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach (Springer Series in the Data Sciences)
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: HPB-Red, Dallas, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach (Springer Series in the Data Sciences)
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: Vive Liber Books, Somers, CT, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 43,32
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Deep Learning Architectures : A Mathematical Approach
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Deep Learning Architectures : A Mathematical Approach
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Deep Learning Architectures
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Switzerland AG, CH, 2021
ISBN 10: 3030367231 ISBN 13: 9783030367237
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoPaperback. 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 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.
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Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach (Springer Series in the Data Sciences)
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 41,03
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Deep Learning Architectures : A Mathematical Approach
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Deep Learning Architectures : A Mathematical Approach
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Deep Learning Architectures
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Switzerland AG, CH, 2021
ISBN 10: 3030367231 ISBN 13: 9783030367237
Librería: Rarewaves USA, OSWEGO, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoPaperback. 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 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.
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Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach (Springer Series in the Data Sciences) 1st ed. 2020 Edition
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 107,94
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Deep Learning Architectures
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Switzerland AG, CH, 2021
ISBN 10: 3030367231 ISBN 13: 9783030367237
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoPaperback. 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 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.
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Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 119,58
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 790 pages. 9.25x6.10x1.61 inches. In Stock.
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Deep Learning Architectures | A Mathematical Approach
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 68,25
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Deep Learning Architectures | A Mathematical Approach | Ovidiu Calin | Taschenbuch | Springer Series in the Data Sciences | xxx | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030367237 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Deep Learning Architectures : A Mathematical Approach
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 74,89
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Añadir al carritoTaschenbuch. 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 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.
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Deep Learning Architectures
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Switzerland AG, CH, 2021
ISBN 10: 3030367231 ISBN 13: 9783030367237
Librería: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 103,46
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Añadir al carritoPaperback. 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 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.
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Deep Learning Architectures
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Feb 2021, 2021
ISBN 10: 3030367231 ISBN 13: 9783030367237
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 69,54
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 792 pp. Englisch.
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Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach (Springer Series in the Data Sciences) 1st ed. 2020 Edition
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 104,21
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand.
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Deep Learning Architectures
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2021
ISBN 10: 3030367231 ISBN 13: 9783030367237
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 64,33
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Añadir al carritoKartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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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Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach (Springer Series in the Data Sciences) 1st ed. 2020 Edition
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 113,84
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
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Deep Learning Architectures
Libro 4 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Feb 2021, 2021
ISBN 10: 3030367231 ISBN 13: 9783030367237
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 74,89
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 792 pp. Englisch.
