Math for Deep Learning
Kurzinformation
inkl. MwSt. Versandinformationen
Artikel zZt. nicht lieferbar
Artikel zZt. nicht lieferbar

Beschreibung
Math for Deep Learning provides the essential math you need to understand deep learning discussions, explore more complex implementations, and better use the deep learning toolkits.With Math for Deep Learning, you'll learn the essential mathematics used by and as a background for deep learning. You'll work through Python examples to learn key deep learning related topics in probability, statistics, linear algebra, differential calculus, and matrix calculus as well as how to implement data flow in a neural network, backpropagation, and gradient descent. You'll also use Python to work through the mathematics that underlies those algorithms and even build a fully-functional neural network.In addition you'll find coverage of gradient descent including variations commonly used by the deep learning community: SGD, Adam, RMSprop, and Adagrad/Adadelta. von Kneusel, Ronald T.
Produktdetails
So garantieren wir Dir zu jeder Zeit Premiumqualität.
- Kartoniert
- 370 Seiten
- Erschienen 2020
- Cambridge University Press
- Kartoniert
- 713 Seiten
- Erschienen 2022
- Apress
- Kartoniert
- 445 Seiten
- Erschienen 2020
- dpunkt.verlag GmbH
- paperback
- 223 Seiten
- Erschienen 2021
- Sergios Karagiannakos
- Gebunden
- 380 Seiten
- Erschienen 2018
- De Gruyter
- Kartoniert
- 621 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Kartoniert
- 348 Seiten
- Erschienen 2019
- O'Reilly
- hardcover
- 226 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Kartoniert
- 576 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- paperback
- 450 Seiten
- Erschienen 2023
- Marek Gagolewski
- paperback
- 134 Seiten
- Erschienen 2018
- Packt Publishing




