Name: Mathematical Engineering of Deep Learning
SKU: 125721138
Price: 373420 KRW
Availability: InStock
Author: Liquet
ISBN: 9781032288291

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Mathematical Engineering of Deep Learning

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Chapman & Hall/CRC Data Science Series

직수입양서 Mathematical Engineering of Deep Learning

Hardback, 1st Edition, Illustrations, Color

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Liquet, Benoit / Moka, Sarat / Nazarathy

Chapman and Hall/CRC 2024.10.03.

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책소개

Mathematical Engineering of Deep Learning provides a complete and concise overview of deep learning using the language of mathematics. The book provides a self-contained background on machine learning and optimization algorithms, and progresses through the key ideas of deep learning. These ideas and architectures include deep neural networks, convolutional models, recurrent models, long short term memory, the attention mechanism, transformers, variational auto-encoders, diffusion models, generative adversarial networks, reinforcement learning, and graph neural networks. Concepts are presented using simple mathematical equations together with a concise description of relevant tricks of the trade. The content is the foundation for state of the art artificial intelligence applications, involving images, sound, large language models, and other domains. The focus is on the basic mathematical description of algorithms and methods and does not require computer programming. The presentation is also agnostic to neuroscientific relationships, historical perspectives, and theoretical research. The benefit of such a concise approach is that a mathematically equipped reader can quickly grasp the essence of deep learning. Key features:<ul> <li>A perfect summary of deep learning not tied to any computer language, or computational framework</li> <li>An ideal handbook of deep learning for reader that feel comfortable with mathematical notation</li> <li>An up-to-date description of the most influential deep learning ideas that have made impact on vision, sound, natural language understanding, and scientific domains</li> <li>The exposition is not tied to the historical development of the field or to neuroscience, allowing the reader to quickly grasp the essentials</li> </ul> Deep learning is easily described through the language of mathematics at a level accessible to many professionals. Readers from fields such as engineering, statistics, physics, pure mathematics, econometrics, operations research, quantitative management, quantitative biology, applied machine learning, or applied deep learning will quickly gain insights into the key mathematical engineering components of the field.

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품목정보

발행일: 2024년 10월 03일

쪽수, 무게, 크기: 402쪽 | 1020g | 180*250mm

ISBN13: 9781032288291

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