Fundamentals of Deep Learning : Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms /

Contiene: 1) La red neuronal; 2) Entrenamiento de redes neuronales de propagación hacia adelante; 3) Implementación de redes neuronales en TensorFlow; 4) Más allá del descenso de gradiente; 5) Redes neuronales convolucionales; 6) Aprendizaje de incrustación y representación; 7) Modelos para análisis...

Whakaahuatanga katoa

Ngā taipitopito rārangi puna kōrero

Kaituhi matua:	Buduma, Nikhil (autor)
Ētahi atu kaituhi:	Locascio, Nicholas (colaboración) (colaboración)
Hōputu:	Pukapuka
Reo:	Ingarihi
I whakaputaina:	Sebastopol, EUA : O'Reilly, 2017, c2017
Ngā marau:	Algoritmos Computacionales - > Tema Principal Proceso de Datos Redes Neurales - > Proceso de Datos - > Tema Principal Redes Neurales - > Diseño y Construcción Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) - > Tema Principal Inteligencia Artificial Programación (Software) Desarrollo de Sistemas Ingeniería Computacional
Ngā Tūtohu:	Tāpirihia he Tūtohu Kāore He Tūtohu, Me noho koe te mea tuatahi ki te tūtohu i tēnei pūkete!