Ye xiaojing (52 risultati)
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Machine Learning for Tomographic Imaging
Wang, Professor Ge; Zhang, Professor Yi; Ye, Professor Xiaojing
Lingua: Inglese
Editore: IOP Publishing Ltd, 2019
Serie: Libro 16 di 36 - IPEM-IOP Series in Physics and Engineering in Medicine and Biology
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Machine Learning for Tomographic Imaging
Wang, Professor Ge; Zhang, Professor Yi; Ye, Professor Xiaojing
Lingua: Inglese
Editore: IOP Publishing Ltd, 2019
Serie: Libro 16 di 36 - IPEM-IOP Series in Physics and Engineering in Medicine and Biology
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Machine Learning for Tomographic Imaging (Ipem-Iop Physics and Engineering in Medicine and Biology)
Wang, Professor Ge; Zhang, Professor Yi; Ye, Professor Xiaojing
Lingua: Inglese
Editore: Institute of Physics Publishing, 2019
Serie: Libro 16 di 36 - IPEM-IOP Series in Physics and Engineering in Medicine and Biology
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Editore: Institute of Physics Publishing, 2019
Serie: Libro 16 di 36 - IPEM-IOP Series in Physics and Engineering in Medicine and Biology
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Machine Learning for Tomographic Imaging (Ipem-Iop Physics and Engineering in Medicine and Biology)
Wang, Professor Ge; Zhang, Professor Yi; Ye, Professor Xiaojing
Lingua: Inglese
Editore: Institute of Physics Publishing, 2019
Serie: Libro 16 di 36 - IPEM-IOP Series in Physics and Engineering in Medicine and Biology
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Editore: Foreign Language Teaching, 2011
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Machine Learning for Tomographic Imaging (Programme: IOP Expanding Physics)
Wang, Prof. Ge; Zhang, Prof. Yi; Ye, Prof. Xiaojing; Mou, Prof. Xuanqin
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Editore: Iop Publishing Ltd, 2020
Serie: Libro 16 di 36 - IPEM-IOP Series in Physics and Engineering in Medicine and Biology
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Editore: Iop Publishing Ltd, 2020
Serie: Libro 16 di 36 - IPEM-IOP Series in Physics and Engineering in Medicine and Biology
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Editore: Iop Publishing Ltd, 2020
Serie: Libro 16 di 36 - IPEM-IOP Series in Physics and Engineering in Medicine and Biology
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Editore: Iop Publishing Ltd, 2020
Serie: Libro 16 di 36 - IPEM-IOP Series in Physics and Engineering in Medicine and Biology
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Editore: Iop Publishing Ltd, 2020
Serie: Libro 16 di 36 - IPEM-IOP Series in Physics and Engineering in Medicine and Biology
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Paperback. Condizione: New. Mathematical Foundations of Deep Learning offers a comprehensive and rigorous treatment of the mathematical principles underlying modern deep learning. The book spans core theoretical topics, from the approximation capabilities of deep neural networks and the theory and algorithms of optimal control and reinforcement learning integrated with deep learning techniques to contemporary generative models that drive today's advances in artificial intelligence.Designed as both a textbook for graduate and advanced undergraduate students as well as a long-term reference, this volume aims to equip students with a solid mathematical understanding of deep learning while serving researchers, scientists, and engineers seeking a principled framework for developing and analyzing modern artificial intelligence systems.FeaturesComprehensive and rigorous, featuring detailed theoretical developments, mathematical proofs, and algorithmic frameworks throughoutMaterials thoughtfully selected from this book support a full one-semester course for graduate students and advanced undergraduatesConcise yet precise exposition of core deep learning concepts and techniques, presented using exact and rigorous mathematical language.…
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Editore: Institute of Physics Publishing, 2019
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Machine Learning for Tomographic Imaging (Programme: IOP Expanding Physics)
Wang, Prof. Ge; Zhang, Prof. Yi; Ye, Prof. Xiaojing; Mou, Prof. Xuanqin
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Machine Learning for Tomographic Imaging (Programme: IOP Expanding Physics)
Wang, Prof. Ge; Zhang, Prof. Yi; Ye, Prof. Xiaojing; Mou, Prof. Xuanqin
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Serie: Libro 16 di 36 - IPEM-IOP Series in Physics and Engineering in Medicine and Biology
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Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware - Mathematical Foundations of Deep Learning offers a comprehensive and rigorous treatment of the mathematical principles underlying modern deep learning. The book spans core theoretical topics, from the approximation capabilities of deep neural networks and the theory and algorithms of optimal control and reinforcement learning integrated with deep learning techniques to contemporary generative models that drive today's advances in artificial intelligence.Designed as both a textbook for graduate and advanced undergraduate students as well as a long-term reference, this volume aims to equip students with a solid mathematical understanding of deep learning while serving researchers, scientists, and engineers seeking a principled framework for developing and analyzing modern artificial intelligence systems.Features - Comprehensive and rigorous, featuring detailed theoretical developments, mathematical proofs, and algorithmic frameworks throughout - Materials thoughtfully selected from this book support a full one-semester course for graduate students and advanced undergraduates - Concise yet precise exposition of core deep learning concepts and techniques, presented using exact and rigorous mathematical language.…
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Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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Condizione: New. Dr. Xiaojing Ye is a Professor of Mathematics at Georgia State University in Atlanta, USA. His research interests lie in applied and computational mathematics, with a particular focus on numerical methods that integrate deep learning techniques fo.
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Da: Revaluation Books, Exeter, Regno UnitoRevaluation Books
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Paperback. Condizione: Brand New. 288 pages. 10.00x7.00x10.00 inches. In Stock.
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