Signatur:
19/M 18.91404
Beschreibung / Inhaltsverzeichnis:
Applied math and machine learning basics. Linear algebra -- Probability and information theory -- Numerical computation -- Machine learning basics -- Deep networks: modern practices. Deep feedforward networks -- Regularization for deep learning -- Optimization for training deep models -- Convolutional networks -- Sequence modeling: recurrent and recursive nets -- Practical methodology -- Applications -- Deep learning research. Linear factor models -- Autoencoders -- Representation learning -- Structured probabilistic models for deep learning -- Monte Carlo methods -- Confronting the partition function -- Approximate inference -- Deep generative models
Materialart:
Monographie ausleihbar
Seiten:
xxii, 775 Seiten
,
Illustrationen, Diagramme
ISBN:
9780262035613
Serie:
Adaptive computation and machine learning
Klassifikation:
Mathematik
Paralleltitel:
Erscheint auch als Deep learning
Sprache:
Englisch
Standort:
Lesesaal
Zweigbibliothek:
GFZ Bibliothek
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