
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
- Kartoniert
- 235 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly
- Kartoniert
- 360 Seiten
- Erschienen 2018
- Manning
- Kartoniert
- 445 Seiten
- Erschienen 2020
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- Kartoniert
- 247 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly
- Taschenbuch
- 504 Seiten
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- Springer
- Gebunden
- 206 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Kartoniert
- 848 Seiten
- Erschienen 2021
- Morgan Kaufmann
- paperback
- 306 Seiten
- Erschienen 2018
- Packt Publishing
- Hardcover
- 372 Seiten
- Erschienen 2019
- Packt Publishing
- Kartoniert
- 684 Seiten
- Erschienen 2015
- CRC Press Inc
- Gebunden
- 1021 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer Spektrum
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 1996
- Wiley-Interscience