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Librería: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Estados Unidos de America
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Publicado por Springer International Publishing, 2018
ISBN 10: 3319753037 ISBN 13: 9783319753034
Idioma: Inglés
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Publicado por Springer-Verlag New York Inc, 2018
ISBN 10: 3319753037 ISBN 13: 9783319753034
Idioma: Inglés
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 84 pages. 9.00x6.00x0.25 inches. In Stock.
Publicado por Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer, 2018
ISBN 10: 3319753037 ISBN 13: 9783319753034
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This SpringerBrief describes how to build a rigorous end-to-end mathematical framework for deep neural networks. The authors provide tools to represent and describe neural networks, casting previous results in the field in a more natural light. In particular, the authors derive gradient descent algorithms in a unified way for several neural network structures, including multilayer perceptrons, convolutional neural networks, deep autoencoders and recurrent neural networks. Furthermore, the authors developed framework is both more concise and mathematically intuitive than previous representations of neural networks.This SpringerBrief is one step towards unlocking the black box of Deep Learning. The authors believe that this framework will help catalyze further discoveries regarding the mathematical properties of neural networks.This SpringerBrief is accessible not only to researchers, professionals and students working and studying in the field of deep learning, but alsoto those outside of the neutral network community.
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
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Publicado por Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer, 2018
ISBN 10: 3319753037 ISBN 13: 9783319753034
Idioma: Inglés
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This SpringerBrief describes how to build a rigorous end-to-end mathematical framework for deep neural networks. The authors provide tools to represent and describe neural networks, casting previous results in the field in a more natural light. In particular, the authors derive gradient descent algorithms in a unified way for several neural network structures, including multilayer perceptrons, convolutional neural networks, deep autoencoders and recurrent neural networks. Furthermore, the authors developed framework is both more concise and mathematically intuitive than previous representations of neural networks.This SpringerBrief is one step towards unlocking the black box of Deep Learning. The authors believe that this framework will help catalyze further discoveries regarding the mathematical properties of neural networks.This SpringerBrief is accessible not only to researchers, professionals and students working and studying in the field of deep learning, but alsoto those outside of the neutral network community. 84 pp. Englisch.
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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