Development and Analysis of Deep Learning Architectures (Studies in Computational Intelligence, 867, Band 867)
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Beschreibung
"Development and Analysis of Deep Learning Architectures" ist ein Buch von Shyi-Ming Chen, das sich mit den neuesten Fortschritten und Techniken im Bereich der tiefen Lernarchitekturen beschäftigt. Als Teil der Reihe "Studies in Computational Intelligence" bietet das Werk eine detaillierte Untersuchung verschiedener Modelle und Algorithmen, die in der künstlichen Intelligenz und maschinellem Lernen verwendet werden. Es behandelt Themen wie neuronale Netze, Optimierungsmethoden und spezifische Anwendungsfälle dieser Technologien. Das Buch richtet sich an Forscher, Studierende und Fachleute, die ein tieferes Verständnis für die Entwicklung und Analyse von Deep-Learning-Architekturen gewinnen möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- Kartoniert
- 883 Seiten
- Erschienen 2018
- mitp
- Gebunden
- 352 Seiten
- Erschienen 2018
- The MIT Press
- Kartoniert
- 360 Seiten
- Erschienen 2018
- Manning
- Taschenbuch
- 504 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Gebunden
- 199 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 197 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Kartoniert
- 235 Seiten
- Erschienen 2021
- O'Reilly
- Kartoniert
- 292 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly
- Gebunden
- 264 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 718 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 471 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 637 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Gebunden
- 326 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- paperback
- 450 Seiten
- Erschienen 2023
- Marek Gagolewski
- Gebunden
- 211 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer




