Deep Learning
€35,95
/
Deep Learning
€35,95
/
Deep Learning
€35,95
/
Dit is een gebruikt boek. Eventuele bijbehorende licenties of digitale toegangscodes kunnen al door een vorige gebruiker zijn geactiveerd of gebruikt.
Wat zijn de verschillende condities? +
- Als nieuw: Zeer goede staat; er kunnen lichte gebruikssporen aanwezig zijn.
- Goed: In goede, nette staat met beperkte gebruikssporen. Denk aan een leesvouw of lichte rand-/hoekslijtage, een klein vlekje of verkleuring. Geen scheuren, losse pagina’s of grote beschadigingen; geen uitgebreide aantekeningen (hoogstens een naam of korte notitie).
- Gebruikt: Het boek kan een beschadiging hebben zoals een leesvouw in de rug, ezelsoren, vlekjes, verkleuring, deukjes, krasjes of slijtage. Ook kan er een boodschap of stempel voorin of achterin staan.
- Zeer gebruikt: Het boek heeft meerdere beschadigingen of bijzonderheden en/of er is (veel) geschreven op de pagina’s. Specifiek mogelijk: naam voorin, veel slijtage, kromme rug, grote vouw of kleine beschadiging.
An introduction to a broad range of topics in deep learning, covering mathematical and conceptual background, deep learning techniques used in industry, and research perspectives. Written by three experts in the field, Deep Learning is the only comprehensive book on the subject. -Elon Musk, cochair of OpenAI; cofounder and CEO of Tesla and SpaceX Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning. The text offers mathematical and conceptual background, covering relevant concepts in linear algebra, probability theory and information theory, numerical computation, and machine learning. It describes deep learning techniques used by practitioners in industry, including deep feedforward networks, regularization, optimization algorithms, convolutional networks, sequence modeling, and practical methodology; and it surveys such applications as natural language processing, speech recognition, computer vision, online recommendation systems, bioinformatics, and videogames. Finally, the book offers research perspectives, covering such theoretical topics as linear factor models, autoencoders, representation learning, structured probabilistic models, Monte Carlo methods, the partition function, approximate inference, and deep generative models. Deep Learning can be used by undergraduate or graduate students planning careers in either industry or research, and by software engineers who want to begin using deep learning in their products or platforms. A website offers supplementary material for both readers and instructors.
EAN: 9780262035613
Snelle verzendingVoor 16:00 besteld, dezelfde dag verzonden
14 dagen bedenktijdRetourneren kan eenvoudig en zonder opgaaf van reden.
Garantie3 maanden garantie op al onze producten
Gratis verzonden vanaf 50 euroVoor Belgische orders vanaf 150 euro
Jaar van uitgifte
2016-11-18
Uitgeverij
Mit Pr
Auteur
Ian Goodfellow
Bindwijze
Hardcover
Aantal pagina’s
775
Taal
English