Mathematical Aspects of Deep Learning

·
· Cambridge University Press
E‑kniha
494
Počet strán
Hodnotenia a recenzie nie sú overené  Ďalšie informácie

Táto e‑kniha

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.

Ohodnoťte túto elektronickú knihu

Povedzte nám svoj názor.

Informácie o dostupnosti

Smartfóny a tablety
Nainštalujte si aplikáciu Knihy Google Play pre AndroidiPad/iPhone. Automaticky sa synchronizuje s vaším účtom a umožňuje čítať online aj offline, nech už ste kdekoľvek.
Laptopy a počítače
Audioknihy zakúpené v službe Google Play môžete počúvať prostredníctvom webového prehliadača v počítači.
Čítačky elektronických kníh a ďalšie zariadenia
Ak chcete tento obsah čítať v zariadeniach využívajúcich elektronický atrament, ako sú čítačky e‑kníh Kobo, musíte stiahnuť príslušný súbor a preniesť ho do svojho zariadenia. Pri prenose súborov do podporovaných čítačiek e‑kníh postupujte podľa podrobných pokynov v centre pomoci.