9789819948222 - computational methods for deep learning: theory, algorithms, and implementations (texts in computer science) de yan, wei qi (25 resultados)
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Editorial: Springer, 2023
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Editorial: Springer, 2023
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Editorial: Springer, 2023
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Editorial: Springer, 2023
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Editorial: Springer, 2023
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Editorial: Springer, 2023
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Editorial: Rawat Publications, 2023
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Editorial: Rawat Publications, 2023
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Editorial: Springer, 2023
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Editorial: Springer, 2023
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Editorial: Springer, 2023
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2023
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Editorial: Springer, 2023
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Nature New York Inc, 2023
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Hardcover. Condición: Brand New. 2nd edition. 242 pages. 9.25x6.10x9.21 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer Nature Singapore, 2023
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Librería: Buchpark, Trebbin, AlemaniaBuchpark
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Condición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | The first edition of this textbook was published in 2021. Over the past two years, we have invested in enhancing all aspects of deep learning methods to ensure the book is comprehensive and impeccable. Taking into account feedback from our…readers and audience, the author has diligently updated this book. The second edition of this textbook presents control theory, transformer models, and graph neural networks (GNN) in deep learning. We have incorporated the latest algorithmic advances and large-scale deep learning models, such as GPTs, to align with the current research trends. Through the second edition, this book showcases how computational methods in deep learning serve as a dynamic driving force in this era of artificial intelligence (AI). This book is intended for research students, engineers, as well as computer scientists with interest in computational methods in deep learning. Furthermore, it is also well-suited for researchers exploring topics such as machine intelligence, robotic control, and related areas.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer, 2023
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Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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EUR 100,94
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The first edition of this textbook was published in 2021. Over the past two years, we have invested in enhancing all aspects of deep learning methods to ensure the book is comprehensive and impeccable. Taking into account feedback from our readers and aud…ience, the author has diligently updated this book.The second edition of this textbook presents control theory, transformer models, and graph neural networks (GNN) in deep learning. We have incorporated the latest algorithmic advances and large-scale deep learning models, such as GPTs, to align with the current research trends. Through the second edition, this book showcases how computational methods in deep learning serve as a dynamic driving force in this era of artificial intelligence (AI). This book is intended for research students, engineers, as well as computer scientists with interest in computational methods in deep learning. Furthermore, it is also well-suited for researchers exploring topics such as machine intelligence, robotic control, and related areas.
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Editorial: Springer Nature Singapore, 2023
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Librería: BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, AlemaniaBUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer
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Hardcover. Condición: gut. 2023. Computational Methods for Deep Learning In deutscher Sprache. pages.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2023
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2023
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer Sep 2023, 2023
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The first edition of this textbook was published in 2021. Over the past two years, we have invested in enhancing all aspects of deep learning methods to ensure the book is comprehensive and impeccable. Taking into account feedback from our… readers and audience, the author has diligently updated this book.The second edition of this textbook presents control theory, transformer models, and graph neural networks (GNN) in deep learning. We have incorporated the latest algorithmic advances and large-scale deep learning models, such as GPTs, to align with the current research trends. Through the second edition, this book showcases how computational methods in deep learning serve as a dynamic driving force in this era of artificial intelligence (AI). This book is intended for research students, engineers, as well as computer scientists with interest in computational methods in deep learning. Furthermore, it is also well-suited for researchers exploring topics such as machine intelligence, robotic control, and related areas. 244 pp. Englisch.
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Editorial: Springer Nature Singapore, 2023
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Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Explores advanced topics in deep learning encompassing transformer models, control theory, and graph neural networksPresents detailed mathematical descriptions and algorithms for generative pre-trained model…s, such as GPTsServes as a valuab.
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Editorial: Springer, Springer Sep 2023, 2023
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The first edition of this textbook was published in 2021. Over the past two years, we have invested in enhancing all aspects of deep learning methods to ensure the book is comprehensive and impeccable. Taking into account feedback from our rea…ders and audience, the author has diligently updated this book.The second edition of this textbook presents control theory, transformer models, and graph neural networks (GNN) in deep learning. We have incorporated the latest algorithmic advances and large-scale deep learning models, such as GPTs, to align with the current research trends. Through the second edition, this book showcases how computational methods in deep learning serve as a dynamic driving force in this era of artificial intelligence (AI).This book is intended for research students, engineers, as well as computer scientists with interest in computational methods in deep learning. Furthermore, it is also well-suited for researchers exploring topics such as machine intelligence, robotic control, and related areas.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 244 pp. Englisch.
