Mathematical Aspects of Deep Learning

·
· Cambridge University Press
E‑kniha
494
Stránky
Hodnocení a recenze nejsou ověřeny  Další informace

Podrobnosti o e‑knize

In recent years the development of new classification and regression algorithms based on deep learning has led to a revolution in the fields of artificial intelligence, machine learning, and data analysis. The development of a theoretical foundation to guarantee the success of these algorithms constitutes one of the most active and exciting research topics in applied mathematics. This book presents the current mathematical understanding of deep learning methods from the point of view of the leading experts in the field. It serves both as a starting point for researchers and graduate students in computer science, mathematics, and statistics trying to get into the field and as an invaluable reference for future research.

O autorovi

Philipp Grohs is Professor of Applied Mathematics at the University of Vienna and Group Leader of Mathematical Data Science at the Austrian Academy of Sciences.

Gitta Kutyniok is Bavarian AI Chair for Mathematical Foundations of Artificial Intelligence at Ludwig-Maximilians Universität München and Adjunct Professor for Machine Learning at the University of Tromsø.

Ohodnotit e‑knihu

Sdělte nám, co si myslíte.

Informace o čtení

Telefony a tablety
Nainstalujte si aplikaci Knihy Google Play pro AndroidiPad/iPhone. Aplikace se automaticky synchronizuje s vaším účtem a umožní vám číst v režimu online nebo offline, ať jste kdekoliv.
Notebooky a počítače
Audioknihy zakoupené na Google Play můžete poslouchat pomocí webového prohlížeče v počítači.
Čtečky a další zařízení
Pokud chcete číst knihy ve čtečkách elektronických knih, jako např. Kobo, je třeba soubor stáhnout a přenést do zařízení. Při přenášení souborů do podporovaných čteček elektronických knih postupujte podle podrobných pokynů v centru nápovědy.