Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach

Автор: krutisvet от 24-02-2025, 12:10, Коментариев: 0

Категория: КНИГИ » ПРОГРАММИРОВАНИЕ


Название: Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach
Серия: Springer Series in the Data Sciences
Автор: Ovidiu Calin
Издательство: Springer
Год: 2020
Формат: pdf
Страниц: 768
Размер: 21,1 Мб
Язык: английский

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.








ОТСУТСТВУЕТ ССЫЛКА/ НЕ РАБОЧАЯ ССЫЛКА ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ПИШИМ СЮДА!


Нашел ошибку? Есть жалоба? Жми!
Пожаловаться администрации
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.