Neural Networks and Deep Learning: A Textbook

Name: Neural Networks and Deep Learning: A Textbook
Author: Aggarwal, Charu C.

Aggarwal, Charu C.

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Kurzinformation

Sprache:

Englisch

ISBN:

3319944622

Verlag:

Springer

Seitenzahl:

524

Auflage:

Erschienen:

2018-09-13

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Beschreibung

Neural Networks and Deep Learning: A Textbook

A Textbook

Diese Beschreibung wurde mittels künstlicher Intelligenz generiert

Das Buch "Neural Networks and Deep Learning: A Textbook" von Charu C. Aggarwal ist ein umfassendes Lehrbuch, das sich mit den Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepten von neuronalen Netzwerken und tiefem Lernen befasst. Es beginnt mit einer Einführung in das Thema, gefolgt von Kapiteln über Themen wie Perzeptron-Lernmodelle, mehrschichtige neuronale Netze, Optimierungsverfahren und verschiedene Arten des tiefen Lernens. Jedes Kapitel enthält detaillierte Erklärungen, Beispiele und Übungen, die dazu dienen, das Verständnis der Leser zu vertiefen. Das Buch behandelt auch aktuelle Forschungsthemen im Bereich des maschinellen Lernens und bietet eine ausführliche Diskussion über Anwendungen wie Bild- und Spracherkennung sowie natürliche Sprachverarbeitung.

Produktdetails

Einband:

Gebunden

Seitenzahl:

524

Erschienen:

2018-09-13

Sprache:

Englisch

EAN:

9783319944623

ISBN:

3319944622

Verlag:

Springer

Gewicht:

1172 g

Auflage:

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Über den Autor

Aggarwal, Charu C.

Charu C. Aggarwal is a Distinguished Research Stä Member (DRSM) at the IBM T. J. Watson Research Center in Yorktown Heights, New York. He completed his undergraduate degree in Computer Science from the Indian Institute of Technology at Kanpur in 1993 and his Ph.D. in Operations Research from the Massachusetts Institute of Technology in 1996. He has published more than 350 papers in refereed conferences and journals, and has applied for or been granted more than 80 patents. He is author or editor of 18 books, including textbooks on data mining, machine learning (for text), recommender systems, and outlier analy-sis. Because of the commercial value of his patents, he has thrice been designated a Master Inventor at IBM. He has received several inter-nal and external awards, including the EDBT Test-of-Time Award (2014) and the IEEE ICDM Research Contributions Award (2015). Aside from serving as program or general chair of many major conferences in data mining, he is an editor-in-chief of the ACM SIGKDD Explorations and also of the ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data. He is a fellow of the SIAM, ACM, and the IEEE, for "contributions to knowledge discovery and data mining algorithms."