Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach
פבר׳ 2020 · Springer Nature
ספר דיגיטלי
760
דפים
reportהביקורות והדירוגים לא מאומתים מידע נוסף
מידע על הספר הדיגיטלי הזה
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.
על המחבר
Ovidiu Calin, a graduate from University of Toronto, is a professor at Eastern Michigan University and a former visiting professor at Princeton University and University of Notre Dame. He has delivered numerous lectures at several universities in Japan, Hong Kong, Taiwan, and Kuwait over the last 15 years. His publications include over 60 articles and 8 books in the fields of machine learning, computational finance, stochastic processes, variational calculus and geometric analysis.
רוצה לדרג את הספר הדיגיטלי הזה?
נשמח לשמוע מה דעתך.
איך קוראים את הספר
סמארטפונים וטאבלטים
כל מה שצריך לעשות הוא להתקין את האפליקציה של Google Play Books ל-Android או ל-iPad/iPhone. היא מסתנכרנת באופן אוטומטי עם החשבון שלך ומאפשרת לך לקרוא מכל מקום, גם ללא חיבור לאינטרנט.
מחשבים ניידים ושולחניים
ניתן להאזין לספרי אודיו שנרכשו ב-Google Play באמצעות דפדפן האינטרנט של המחשב.
eReaders ומכשירים אחרים
כדי לקרוא במכשירים עם תצוגת דיו אלקטרוני (e-ink) כמו הקוראים האלקטרוניים של Kobo, צריך להוריד קובץ ולהעביר אותו למכשיר. יש לפעול לפי ההוראות המפורטות במרכז העזרה כדי להעביר את הקבצים לקוראים אלקטרוניים נתמכים.
