Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach (Springer Series in the Data Sciences)

"Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach" von Ovidiu Calin ist ein fortgeschrittenes Lehrbuch, das sich auf die mathematischen Konzepte konzentriert, die den Deep-Learning-Algorithmen zugrunde liegen. Das Buch beschreibt verschiedene Deep-Learning-Architekturen und erklärt, wie sie mathematisch modelliert und analysiert werden können. Es deckt Themen wie neuronale Netzwerke, Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und andere moderne Architekturen ab. Dabei wird der Schwerpunkt auf die theoretischen Grundlagen gelegt, um ein tieferes Verständnis der Funktionsweise dieser Algorithmen zu ermöglichen. Ziel des Buches ist es, den Lesern sowohl praktische als auch theoretische Kenntnisse zu vermitteln und so ihre Fähigkeiten in diesem wichtigen Bereich der Datenwissenschaften zu verbessern.