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9786207808458 - Deep Dive into Deep Learning Frameworks: A Mathematical Exploration di Kumar Tipu, Rupesh (9 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: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 43,38
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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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
Condizione: New.
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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.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 47,34
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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
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 50,47
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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
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 61,53
Spedizione EUR 7,52
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
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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
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 43,90
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 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
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 61,38
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Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. PRINT ON DEMAND.
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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
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 43,90
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Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 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
EUR 44,59
Spedizione EUR 60,60
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.
