Mathematical Aspects of Deep Learning (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: Cambridge University Press, Cambridge, 2022
- Rilegato
- Nuovo
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno UnitoCitiRetail
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
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Hardcover. In recent years the development of new classification and regression algorithms based on deep learning has led to a revolution in the fields of artificial intelligence, machine learning, and data analysis. The development of a theoretical foundation to guarantee the success of these algorithms constitutes one of the most active and exciting research topics in applied mathematics. This book presents the current mathematical understanding of deep learning methods from the point of view of the leading experts in the field. It serves both as a starting point for researchers and graduate students in computer science, mathematics, and statistics trying to get into the field and as an invaluable reference for future research. The development of a theoretical foundation for deep learning methods constitutes one of the most active and exciting research topics in applied mathematics. Written by leading experts in the field, this book acts as a mathematical introduction to deep learning for researchers and graduate students trying to get into the field. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Codice articolo 9781316516782
- Titolo
- Mathematical Aspects of Deep Learning (Hardcover)
- Autore
- Philipp Grohs
- Editore
- Cambridge University Press, Cambridge
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1316516784
- ISBN 13
- 9781316516782
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Gitta Kutyniok is Bavarian AI Chair for Mathematical Foundations of Artificial Intelligence at Ludwig-Maximilians Universität München and Adjunct Professor for Machine Learning at the University of Tromsø.
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