


Arquitecturas De Aprendizaje Springer - Deep Learning (Usado)
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Lo que tienes que saber de este producto
- Año de publicación: 2020
- Con índice: Sí
- Tapa del libro: Dura
- Colección: .
- Género: ciencias de datos,Data science.
- Subgénero: .
- Técnica.
- El set incluye libros.
- Número de páginas: 770.
- Edad recomendada: de a .
- Incluye .
- Dimensiones: 16.2cm de ancho x 23.9cm de alto.
- Peso: .
- ISBN: 9783030367206.
Características del producto
Características principales
Título del libro | Deep Learning Architectures : A Mathematical Approach |
---|---|
Serie | Springer Series in the Data Sciences |
Autor | Ovidiu Calin |
Idioma | Inglés |
Editorial del libro | Springer |
Edición del libro | 1ra |
Tapa del libro | Dura |
Con índice | Sí |
Año de publicación | 2020 |
Otros
Cantidad de páginas | 770 |
---|---|
Altura | 23.9 cm |
Ancho | 16.2 cm |
Material de la tapa del libro | Dura |
Género del libro | ciencias de datos,Data science |
Tipo de narración | Técnica |
ISBN | 9783030367206 |
Descripción
Arquitecturas de aprendizaje profundo: Un enfoque matemático.
Este libro describe cómo operan las redes neuronales desde el punto de vista matemático. Como resultado, las redes neuronales pueden interpretarse como aproximadores universales de funciones y como procesadores de información. El libro cierra la brecha entre las ideas y conceptos de redes neuronales, que se utilizan hoy en día a un nivel intuitivo, y el lenguaje matemático moderno y preciso, presentando las mejores prácticas de las primeras y disfrutando de la solidez y elegancia del segundo. Este libro se puede utilizar en un curso de posgrado en aprendizaje profundo, y las primeras partes son accesibles para estudiantes universitarios de último año.
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