
Computational Methods for Deep Learning: Theoretic, Practice and Applications (Texts in Computer Science)
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Beschreibung
Computational Methods for Deep Learning: Theoretic, Practice and Applications von Wei Qi Yan ist ein umfassendes Lehrbuch, das sich auf die theoretischen und praktischen Aspekte der Implementierung und Anwendung von Deep-Learning-Techniken konzentriert. Es bietet eine detaillierte Diskussion über verschiedene Arten von neuronalen Netzwerken, einschließlich Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) und andere. Das Buch erklärt auch die verschiedenen Algorithmen und Techniken, die in Deep Learning verwendet werden, wie Backpropagation, Stochastic Gradient Descent und mehr. Darüber hinaus behandelt das Buch auch fortgeschrittene Themen wie Transfer Learning, Reinforcement Learning und Generative Adversarial Networks (GANs). Es enthält zahlreiche Beispiele und Anwendungen aus verschiedenen Bereichen wie Bildverarbeitung, Spracherkennung und natürliche Sprachverarbeitung. Dieses Buch ist sowohl für Studierende als auch für Praktiker im Bereich der künstlichen Intelligenz geeignet.
Produktdetails

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Über den Autor
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
- Kartoniert
- 360 Seiten
- Erschienen 2018
- Manning
- Kartoniert
- 364 Seiten
- Erschienen 2020
- Wiley-VCH
- Hardcover
- 432 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press
- Kartoniert
- 768 Seiten
- Erschienen 2021
- mitp
- Gebunden
- 368 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley & Sons
- Hardcover
- 376 Seiten
- Erschienen 1998
- Vieweg+Teubner Verlag
- Hardcover
- 464 Seiten
- Erschienen 2020
- John Wiley & Sons Inc
- Gebunden
- 206 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 2015
- Wiley
- Hardcover
- 552 Seiten
- Erschienen 2003
- Oxford University Press
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- 241 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 2264 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer