Mathematical Aspects of Deep Learning

·
· Cambridge University Press
E-book
494
Strony
Oceny i opinie nie są weryfikowane. Więcej informacji

Informacje o e-booku

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 autorze

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.

Oceń tego e-booka

Podziel się z nami swoją opinią.

Informacje o czytaniu

Smartfony i tablety
Zainstaluj aplikację Książki Google Play na AndroidaiPada/iPhone'a. Synchronizuje się ona automatycznie z kontem i pozwala na czytanie w dowolnym miejscu, w trybie online i offline.
Laptopy i komputery
Audiobooków kupionych w Google Play możesz słuchać w przeglądarce internetowej na komputerze.
Czytniki e-booków i inne urządzenia
Aby czytać na e-papierze, na czytnikach takich jak Kobo, musisz pobrać plik i przesłać go na swoje urządzenie. Aby przesłać pliki na obsługiwany czytnik, postępuj zgodnie ze szczegółowymi instrukcjami z Centrum pomocy.