Machine Learning with Neural Networks - Mehlig, Bernhard
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Avis sur Machine Learning With Neural Networks Format Relié - Livre Informatique
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Présentation Machine Learning With Neural Networks Format Relié
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Résumé :
Modern introduction to machine learning with neural networks. Key principles of the topic are described alongside cutting-edge applications.
Biographie:
Bernhard Mehlig is Professor in Physics at the University of Gothenburg, Sweden. His research is focused on statistical physics of complex systems, and he has published extensively in this area. In 2010, he was awarded the prestigious G?ran Gustafsson prize in physics for his outstanding research in statistical physics. He has taught a course on machine learning for more than 15 years at the University of Gothenburg.
Sommaire:
Acknowledgements. 1. Introduction. Part I. Hopfield Networks: 2. Deterministic Hopfield networks; 3. Stochastic Hopfield networks; 4. The Boltzmann distribution. Part II. Supervised Learning: 5. Perceptrons; 6. Stochastic gradient descent; 7. Deep learning; 8. Convolutional networks; 9. Supervised recurrent networks. Part III. Learning Without Labels: 10. Unsupervised learning; 11. Reinforcement learning. Bibliography. Author Index. Index.
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