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 |
---|
LEADER | 01322nam a2200217Ia 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | TDMU_41713 | ||
008 | 210410s9999 xx 000 0 und d | ||
082 | |a 006.3 | ||
090 | |b G432 | ||
100 | |a Goodfellow, Ian | ||
245 | 0 | |a Deep learning | |
245 | 0 | |c Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville | |
260 | |a Cambridge, Massachusetts | ||
260 | |b The MIT Press | ||
260 | |c [2016] | ||
300 | |a xxii, 775 pages | ||
520 | |a 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. | ||
650 | |a Machine learning; Máy học | ||
700 | |a Bengio, Yoshua | ||
856 | |u http://lrc.tdmu.edu.vn/opac/search/detail.asp?aID=2&ID=41713 | ||
980 | |a Trung tâm Học liệu Trường Đại học Thủ Dầu Một |