Deep Learning
Ian Goodfellow
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Aggiungere al carrelloNeuware -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.Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld 775 pp. Englisch.
Codice articolo 9780262035613
“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.
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui
tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare buchversandmimpf2000, Oberölschnitz 16, 95517, Emtmannsberg, BAYE, DEU, DEU 09209-2023188, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).
Per rispettare il termine di recesso, é sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso.
Effetti del recesso
Se recedi dal presente contratto, ti saranno rimborsati tutti i pagamenti che hai effettuato a nostro favore, compresi i costi di consegna (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di consegna diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto). Potremo trattenere dal rimborso le somme derivanti da una diminuzione del valore del prodotto risultante da una tua non necessaria manipolazione.
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Eccezioni al diritto di recesso
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(Compilare e restituire il presente modulo solo se si desidera recedere dal contratto)
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Con la presente io/noi (*) notifichiamo il recesso dal mio/nostro (*) contratto di vendita dei seguenti beni/servizi (*)
Ordinato il (*) /ricevuto il (*)
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Indirizzo del/dei consumatore(i)
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Data
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