Deep learning
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 -- Convolution...
Đã lưu trong:
| Tác giả chính: | |
|---|---|
| Tác giả khác: | |
| Định dạng: | Sách |
| Ngôn ngữ: | Undetermined |
| Được phát hành: |
Cambridge, Massachusetts
The MIT Press
[2016]
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | http://lrc.tdmu.edu.vn/opac/search/detail.asp?aID=2&ID=41713 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
| Thư viện lưu trữ: | Trung tâm Học liệu Trường Đại học Thủ Dầu Một |
|---|
| Tóm tắt: | 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. |
|---|---|
| Mô tả vật lý: | xxii, 775 pages |