0 ratings
Artikelnr.:
49266543
Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural network, (Paperback)
Artikelnr.:
49266543
AWG 97
Prijsdetails
Exclusief verzend- en douanekosten ( Verzend- en douanekosten worden berekend bij het afrekenen )
*Alle artikelen worden geïmporteerd vanuit VS
0 ratings
Schrijf een beoordeling
Op voorraad
Geïmporteerd uit USA
QTY:
Nog slechts 99 artikelen op voorraad.
Bestel nu en ontvang het rond Donderdag, Oktober 15
Beveiligde transactie
Ubuy zet zich in om uw veiligheid en privacy te beschermen. Ons geavanceerde beveiligingssysteem voor betalingen zorgt voor vertrouwelijkheid door uw gegevens tijdens verzending te versleutelen met AES (Advanced Encryption Standards) en SSL (Secure Socket Layer) protocollen. Uw betalingsgegevens zijn 100% veilig, aangezien wij uw betalingsgegevens niet delen met externe verkopers.
Onze beste bezorgdiensten
Spoedbestelling
Gratis
retourneren*
Stevig verpakt
100% Origineel product
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
Productdetails
- A comprehensive guide to getting well-versed with the mathematical techniques for building modern deep learning architecturesKey Features Understand linear algebra, calculus, gradient algorithms, and other concepts essential for training deep neural networks Learn the mathematical concepts needed to understand how deep learning models function Use deep learning for solving problems related to vision, image, text, and sequence applications Book Description Most programmers and data scientists struggle with mathematics, having either overlooked or forgotten core mathematical concepts. This book uses Python libraries to help you understand the math required to build deep learning (DL) models. You'll begin by learning about core mathematical and modern computational techniques used to design and implement DL algorithms. This book will cover essential topics, such as linear algebra, eigenvalues and eigenvectors, the singular value decomposition concept, and gradient algorithms, to help you understand how to train deep neural networks. Later chapters focus on important neural networks, such as the linear neural network and multilayer perceptrons, with a primary focus on helping you learn how each model works. As you advance, you will delve into the math used for regularization, multi-layered DL, forward propagation, optimization, and backpropagation techniques to understand what it takes to build full-fledged DL models. Finally, you'll explore CNN, recurrent neural network (RNN), and GAN models and their application. By the end of this book, you'll have built a strong foundation in neural networks and DL mathematical concepts, which will help you to confidently research and build custom models in DL. What you will learn Understand the key mathematical concepts for building neural network models Discover core multivariable calculus concepts Improve the performance of deep learning models using optimization techniques Cover optimization algorithms, from basic stochastic gradient descent (SGD) to the advanced Adam optimizer Understand computational graphs and their importance in DL Explore the backpropagation algorithm to reduce output error Cover DL algorithms such as convolutional neural networks (CNNs), sequence models, and generative adversarial networks (GANs) Who this book is for This book is for data scientists, machine learning developers, aspiring deep learning developers, or anyone who wants to understand the foundation of deep learning by learning the math behind it. Working knowledge of the Python programming language and machine learning basics is required.
| Book format | Paperback |
| Fiction/nonfiction | Non-Fiction |
| Genre | Computing & Internet |
| Publication date | June, 2020 |
| Pages | 364 |
| Subgenre | Mathematical & Statistical Software |
| Series title | No Series |
| Edition | 1 |
| Publisher | Packt Publishing |
| Original languages | English |
| Language | English |
| Edu focus | Math & Counting |
| Educational level | General |
| Is collectible | N |
| Recording time | 0 min |
| Retail packaging | Single Piece |
| Assembled product dimensions (l x w x h) | 7.50 x 0.75 x 9.25 in (19.1 x 1.9 x 23.5 cm) |
| Assembled product weight | 1.38 lb (630 grams) |
| Bisac subject heading | Computers |
PRODUCTBESCHRIJVING
Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural network, (Paperback)
Heeft u een vraag? Chat met ons
Vragen en antwoorden van klanten
-
vraag:
Hoe kan ik Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a online winkelen bij Ubuy?
antwoord: Het is gemakkelijk om Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a online te winkelen bij Ubuy.. U hoeft alleen maar naar het product te zoeken, uw verzendmethode te kiezen tijdens het afrekenen en het op uw locatie te laten bezorgen. -
vraag:
Is Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a beschikbaar om online te winkelen in Aruba?
antwoord: Ja, bij Ubuy Aruba kun je dit product tegen een redelijke prijs kopen.. De Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a is lokaal niet beschikbaar, maar u kunt ons vertrouwen met onze expresverzendingsdiensten. -
vraag:
Hoe lang duurt het om het product te krijgen na het plaatsen van de bestelling?
antwoord: De levertijd van je bestelde product hangt af van wat je hebt besteld en de verzendmethode die je hebt gekozen.. De geschatte levertijd wordt vermeld tijdens het afrekenen, wees dus zorgeloos tijdens het winkelen.
Jay Dawani All Books Editorial Review
Geen beoordelingen van de redactie gevonden
Klantbeoordelingen en -waardering
1 klantenbeoordelingen
-
5 ster
0%
-
4 ster
100%
-
3 ster
0%
-
2 ster
0%
-
1 ster
0%
Beoordeel dit product
Deel uw mening met andere klanten
Voordelen
- Clear explanations of complex topics
- Practical examples for better understanding
- Comprehensive coverage of essential math
- Great for beginners and experienced learners
- Well-structured and easy to follow
Nadelen
- Some sections may be too detailed for quick reference.
Prijsgeschiedenis van het product
Belangrijke informatie
- Beperkingen: voor producten die internationaal worden verzonden, gelieve er rekening mee te houden dat eventuele fabrieksgaranties mogelijk niet geldig zijn; ondersteuningsopties van de fabrikant zijn mogelijk niet beschikbaar; producthandleidingen, instructies en veiligheidswaarschuwingen zijn mogelijk niet in de taal van het land van bestemming; de producten (en bijbehorende materialen) zijn mogelijk niet ontworpen in overeenstemming met de normen, specificaties en etiketteringsvereisten van het land van bestemming; en de producten zijn mogelijk niet in overeenstemming met de voltage- en andere elektriciteitsstandaarden van het land van bestemming (waardoor het gebruik van een adapter of omvormer nodig is, indien van toepassing). De ontvanger is ervoor verantwoordelijk zich ervan te verzekeren dat het product rechtmatig kan worden geïmporteerd naar het land van bestemming. Bij het bestellen bij Ubuy of diens partners geldt de ontvanger als de geregistreerde invoerder en dient zich als zodanig te houden aan alle wetten en voorschriften van het land van bestemming.
- Omdat Ubuy een wereldwijde zoekmachine is, zijn niet alle producten die op Ubuy worden vermeld ook te koop. Producten zijn onderworpen aan wetgeving inzake export en handel.
AWG 97
Bestel nu en ontvang het rond Donderdag, Oktober 15
Dit product is wel in mijn land verkrijgbaar. (Klik op de knop hierboven als dit artikel wel in jouw land verkrijgbaar is. Ons team zal het controleren en aanpassen.)
QTY:
Nog slechts 99 artikelen op voorraad.
Beveiligde transactie
PCI DSS-compliant en ISO 27001:2022-gecertificeerd, met versleutelde betalingen en volledige kopersbescherming bij elke bestelling.
Onze beste bezorgdiensten
Snelste grensoverschrijdende levering
Ubuy-garantie
Ervaar zorgeloos winkelen met 100% originele producten, PCI DSS-conforme betalingsbeveiliging, ISO 27001-gecertificeerde gegevensbescherming, de snelste grensoverschrijdende levering, gratis retourneren *, en veilige verpakking bij elke bestelling.