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Deep Learning [Adaptive Computing und Machine Learning Serie]-
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Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- ISBN
- 9780262035613
- Publication Name
- Deep Learning
- Item Length
- 9.2in
- Publisher
- MIT Press
- Publication Year
- 2016
- Series
- Adaptive Computation and Machine Learning Ser.
- Type
- Textbook
- Format
- Hardcover
- Language
- English
- Item Height
- 1.3in
- Item Width
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- Item Weight
- 47.1 Oz
- Number of Pages
- 800 Pages
Über dieses Produkt
Product Information
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.
Product Identifiers
Publisher
MIT Press
ISBN-10
0262035618
ISBN-13
9780262035613
eBay Product ID (ePID)
228981524
Product Key Features
Publication Name
Deep Learning
Format
Hardcover
Language
English
Publication Year
2016
Series
Adaptive Computation and Machine Learning Ser.
Type
Textbook
Number of Pages
800 Pages
Dimensions
Item Length
9.2in
Item Height
1.3in
Item Width
7.3in
Item Weight
47.1 Oz
Additional Product Features
Lc Classification Number
Q325.5.G66 2017
Reviews
[T]he AI bible... the text should be mandatory reading by all data scientists and machine learning practitioners to get a proper foothold in this rapidly growing area of next-gen technology., [T]he AI bible... the text should be mandatory reading by all data scientists and machine learning practitioners to get a proper foothold in this rapidly growing area of next-gen technology.-- Daniel D. Gutierrez , insideBIGDATA --
Copyright Date
2016
Topic
Computer Science, Intelligence (Ai) & Semantics
Lccn
2016-022992
Dewey Decimal
006.3/1
Intended Audience
Trade
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Genre
Computers
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