Neural Networks and Deep Learning: A Textbook
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Beschreibung
"Neural Networks and Deep Learning: A Textbook" von Charu C. Aggarwal bietet eine umfassende Einführung in die Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens mit einem speziellen Fokus auf neuronale Netzwerke und Deep Learning. Das Buch deckt grundlegende Themen wie die Architektur und Funktionsweise neuronaler Netzwerke, Backpropagation und Optimierungsmethoden ab. Es behandelt auch fortgeschrittene Themen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und generative Modelle. Aggarwal legt besonderen Wert auf mathematische Grundlagen und praktische Anwendungen, um den Lesern sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Fähigkeiten zu vermitteln. Zahlreiche Beispiele, Illustrationen und Übungsaufgaben unterstützen das Verständnis der komplexen Materie. Das Buch richtet sich an Studierende, Forscher und Praktiker im Bereich des maschinellen Lernens, die ein tiefes Verständnis für Deep-Learning-Techniken entwickeln möchten.
Produktdetails

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Über den Autor
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
- Kartoniert
- 364 Seiten
- Erschienen 2020
- Wiley-VCH
- Hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press
- Kartoniert
- 232 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly
- Gebunden
- 206 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover
- 432 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press
- Kartoniert
- 768 Seiten
- Erschienen 2021
- mitp
- Kartoniert
- 379 Seiten
- Erschienen 2020
- Addison Wesley
- hardcover
- 1414 Seiten
- Erschienen 2000
- Appleton & Lange
- Gebunden
- 275 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- hardcover
- 696 Seiten
- Erschienen 2003
- Prentice Hall
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
- Kartoniert
- 364 Seiten
- Erschienen 2020
- Wiley-VCH