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...

Deskribapen osoa

Xehetasun bibliografikoak

Egile nagusia:	Buduma, Nithin (autor)
Beste egile batzuk:	Buduma, Nikhil (autor) (autor), Papa, Joe (colaboración) (colaboración)
Formatua:	Liburua
Hizkuntza:	ingelesa
Argitaratua:	Sebastopol, EUA : O'Reilly, 2022, c2022
Edizioa:	2a edición
Gaiak:	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
Sarrera elektronikoa:	Ver documento en línea
Etiketak:	Etiketa erantsi Etiketarik gabe, Izan zaitez lehena erregistro honi etiketa jartzen!