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책소개
목차
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Preface Mathematical notation Chapter 1 Introduction to Deep Learning Chapter 2 Linear Regression Chapter 3 Classification and Logistic Regression Chapter 4 Basics of Neural Networks Chapter 5 Practical Considerations in Neural Networks Chapter 6 Introduction to PyTorch Chapter 7 Convolutional Neural Networks Chapter 8 Classical Architectures of CNNs Chapter 9 Object Detection ? YOLO Chapter 10 Introduction to Probabilistic Generative Models Chapter 11 Generative Adversarial Networks Chapter 12 Diffusion Models Chapter 13 Word Embedding Chapter 14 Recurrent Neural Networks Chapter 15 Transformer Chapter 16 Introduction to Reinforcement Learning Chapter 17 Deep Q-Learning Chapter 18 Policy Gradient Methods Appendix A Mathematics in Machine Learning Index |
저자 소개
Weidong “Will” Kuang, PhD, is an Associate Professor in the Department of Electrical and Computer Engineering at the University of Texas, Rio Grande Valley. He is an expert in signal processing, deep learning, and integrated circuits.
품목정보
- 발행일
- 2026년 04월 26일
- 쪽수, 무게, 크기
- 752쪽 | 1429g | 185*256*51mm
- ISBN13
- 9781394256006
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