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9786207808458 - Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration di Kumar Tipu, Rupesh (11 risultati)
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Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration
Lingua: Inglese
Editore: LAP Lambert Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6207808452 ISBN 13: 9786207808458
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration
Lingua: Inglese
Editore: LAP Lambert Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6207808452 ISBN 13: 9786207808458
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration
Lingua: Inglese
Editore: LAP Lambert Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6207808452 ISBN 13: 9786207808458
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
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Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Jun 2024, 2024
ISBN 10: 6207808452 ISBN 13: 9786207808458
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -'Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration' offers an in-depth exploration of the fundamental mathematical concepts that power contemporary deep learning methodologies. This book serves as a comprehensive guide for researchers, practitioners, and enthusiasts seeking to understand the intricate mathematical underpinnings of neural networks, convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and other advanced models like generative adversarial networks (GANs) and autoencoders.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 68 pp. Englisch.
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Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6207808452 ISBN 13: 9786207808458
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration | Rupesh Kumar Tipu | Taschenbuch | 68 S. | Englisch | 2024 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786207808458 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.
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Deep Dive into Deep Learning Frameworks
Lingua: Inglese
Editore: KS Omniscriptum Publishing, 2024
ISBN 10: 6207808452 ISBN 13: 9786207808458
Da: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
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Deep Dive into Deep Learning Frameworks
Lingua: Inglese
Editore: KS Omniscriptum Publishing, 2024
ISBN 10: 6207808452 ISBN 13: 9786207808458
Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
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Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Jun 2024, 2024
ISBN 10: 6207808452 ISBN 13: 9786207808458
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration
Lingua: Inglese
Editore: LAP Lambert Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6207808452 ISBN 13: 9786207808458
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
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Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration
Lingua: Inglese
Editore: LAP Lambert Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6207808452 ISBN 13: 9786207808458
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
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Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6207808452 ISBN 13: 9786207808458
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Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 'Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration' offers an in-depth exploration of the fundamental mathematical concepts that power contemporary deep learning methodologies. This book serves as a comprehensive guide for researchers, practitioners, and enthusiasts seeking to understand the intricate mathematical underpinnings of neural networks, convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and other advanced models like generative adversarial networks (GANs) and autoencoders.
