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math architectures deep learning de chaudhury krishnendu (31 resultados)
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chaudhury krishnendu
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math architectures deep learning
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
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Math and Architectures of Deep Learning
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Alemania
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: Wegmann1855, Zwiesel, Alemania
Calificación del vendedor: 2 de 5 estrellas
EUR 48,00
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Über den AutorKrishnendu Chaudhury is a deep learning and computer vision expert with decade-long stints at both Google and Adobe Systems. He is presently CTO and co-founder of Drishti Technologies. He has a PhD in computer s.
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 44,68
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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EUR 54,84
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: St Vincent de Paul of Lane County, Eugene, OR, Estados Unidos de America
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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EUR 80,07
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: Goodwill Books, Hillsboro, OR, Estados Unidos de America
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EUR 30,75
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 94,59
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Math and Architectures of Deep Learning Format: Paperback
Librería: INDOO, Avenel, NJ, Estados Unidos de America
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Math and Architectures of Deep Learning Format: Paperback
Librería: INDOO, Avenel, NJ, Estados Unidos de America
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: Russell Books, Victoria, BC, Canada
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Math and Architectures of Deep Learning (Paperback)
Publicado por Manning Publications, New York, 2024
ISBN 10: 1617296481 ISBN 13: 9781617296482
Idioma: Inglés
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino Unido
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Añadir al carritoPaperback. Condición: new. Paperback. The mathematical paradigms that underlie deep learning typically start out as hard-to-read academic papers, often leaving engineers in the dark about how their models actually function. Math and Architectures of Deep Learning bridges the gap between theory and practice, laying out the math of deep learning side by side with practical implementations in Python and PyTorch. Written by deep learning expert Krishnendu Chaudhury, you'll peer inside the black box to understand how your code is working, and learn to comprehend cutting-edge research you can turn into practical applications. about the technology It's important to understand how your deep learning models work, both so that you can maintain them efficiently and explain them to other stakeholders. Learning mathematical foundations and neural network architecture can be challenging, but the payoff is big. You'll be free from blind reliance on pre-packaged DL models and able to build, customize, and re-architect for your specific needs. And when things go wrong, you'll be glad you can quickly identify and fix problems. about the book Math and Architectures of Deep Learning sets out the foundations of DL in a way that's both useful and accessible to working practitioners. Each chapter explores a new fundamental DL concept or architectural pattern, explaining the underpinning mathematics and demonstrating how they work in practice with well-annotated Python code. You'll start with a primer of basic algebra, calculus, and statistics, working your way up to state-of-the-art DL paradigms taken from the latest research. By the time you're done, you'll have a combined theoretical insight and practical skills to identify and implement DL architecture for almost any real-world challenge. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Math and Architectures of Deep Learning
Librería: BestAroundDeals, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 62,40
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Añadir al carritoSoft cover. Condición: New.
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Math and Architectures of Deep Learning (Paperback)
Publicado por Manning Publications, New York, 2024
ISBN 10: 1617296481 ISBN 13: 9781617296482
Idioma: Inglés
Librería: Grand Eagle Retail, Fairfield, OH, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 74,11
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Añadir al carritoPaperback. Condición: new. Paperback. The mathematical paradigms that underlie deep learning typically start out as hard-to-read academic papers, often leaving engineers in the dark about how their models actually function. Math and Architectures of Deep Learning bridges the gap between theory and practice, laying out the math of deep learning side by side with practical implementations in Python and PyTorch. Written by deep learning expert Krishnendu Chaudhury, you'll peer inside the black box to understand how your code is working, and learn to comprehend cutting-edge research you can turn into practical applications. about the technology It's important to understand how your deep learning models work, both so that you can maintain them efficiently and explain them to other stakeholders. Learning mathematical foundations and neural network architecture can be challenging, but the payoff is big. You'll be free from blind reliance on pre-packaged DL models and able to build, customize, and re-architect for your specific needs. And when things go wrong, you'll be glad you can quickly identify and fix problems. about the book Math and Architectures of Deep Learning sets out the foundations of DL in a way that's both useful and accessible to working practitioners. Each chapter explores a new fundamental DL concept or architectural pattern, explaining the underpinning mathematics and demonstrating how they work in practice with well-annotated Python code. You'll start with a primer of basic algebra, calculus, and statistics, working your way up to state-of-the-art DL paradigms taken from the latest research. By the time you're done, you'll have a combined theoretical insight and practical skills to identify and implement DL architecture for almost any real-world challenge. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
