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

Contiene: 1) Fundamentos de álgebra lineal para aprendizaje profundo; 2) Fundamentos de probabilidad; 3) La red neuronal; 4) Entrenamiento de redes neuronales de retroalimentación; 5) Implementación de redes neuronales en PyTorch; 6) Más allá del descenso de gradiente; 7) Redes neuronales convolucio...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos

Autor principal:	Buduma, Nithin (autor)
Otros autores:	Buduma, Nikhil (autor), Papa, Joe (colaboración)
Formato:	Libro
Idioma:	Inglés
Publicado:	Sebastopol, EUA : O'Reilly, 2022, c2022
Edición:	2a edición
Temas:	Algoritmos Computacionales - > Tema Principal Redes Neurales - > Diseño y Construcción Redes Neurales - > Proceso de Datos Redes Neurales - > Tema Principal Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) - > Tema Principal Inteligencia Artificial Programación (Software) Desarrollo de Sistemas Ingeniería Computacional Algebra Lineal Probabilidad
Acceso en línea:	Ver documento en línea
Etiquetas:	Agrega una etiqueta Sin etiquetas, Sé el primero en etiquetar este registro!