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
- 360 Seiten
- Erschienen 2018
- Manning
- Taschenbuch
- 504 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Gebunden
- 199 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Kartoniert
- 235 Seiten
- Erschienen 2021
- O'Reilly
- Gebunden
- 718 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 272 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Gebunden
- 471 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 637 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Gebunden
- 326 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- paperback
- 388 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer
- hardcover
- 356 Seiten
- Erschienen 2012
- Nova Science Publishers Inc
- Gebunden
- 380 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- hardcover
- 542 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer
- Gebunden
- 338 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- Gebunden
- 347 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 302 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Gebunden
- 312 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- paperback
- 224 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- hardcover
- 342 Seiten
- Erschienen 2026
- dpunkt.verlag GmbH
- Gebunden
- 1157 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer




