The Principles of Deep Learning Theory - Roberts, Daniel A.
- Format: Relié Voir le descriptif
Vous en avez un à vendre ?
Vendez-le-vôtre98,75 €
Produit Neuf
Ou 24,69 € /mois
- Livraison à 0,01 €
- Livré entre le 6 et le 13 mai
Brand new, In English, Fast shipping from London, UK; Tout neuf, en anglais, expédition rapide depuis Londres, Royaume-Uni;ria9781316519332_dbm
Nos autres offres
-
96,36 €
Produit Neuf
Ou 24,09 € /mois
- Livraison : 3,99 €
- Livré entre le 6 et le 11 mai
-
118,16 €
Produit Neuf
Ou 29,54 € /mois
- Livraison à 0,01 €
- Livré entre le 18 et le 30 mai
Expédition rapide et soignée depuis l`Angleterre - Délai de livraison: entre 10 et 20 jours ouvrés.
-
123,01 €
Produit Neuf
Ou 30,75 € /mois
- Livraison : 5,00 €
- Livré entre le 6 et le 9 mai
Exp¿di¿ en 7 jours ouvr¿s
- Payez directement sur Rakuten (CB, PayPal, 4xCB...)
- Récupérez le produit directement chez le vendeur
- Rakuten vous rembourse en cas de problème
Gratuit et sans engagement
Félicitations !
Nous sommes heureux de vous compter parmi nos membres du Club Rakuten !
TROUVER UN MAGASIN
Retour
Avis sur The Principles Of Deep Learning Theory Format Relié - Livre Physique - Chimie
0 avis sur The Principles Of Deep Learning Theory Format Relié - Livre Physique - Chimie
Les avis publiés font l'objet d'un contrôle automatisé de Rakuten.
-
Erazer Beast 16 X1 Ultimate (Md 62732) Intel Core Ultra 9 275hx Ordinateur Portable 16" Quad Hd+ 32 Go Ddr5-Sdram 2 To Ssd Nvidia Geforce Rtx 5090 Wi-Fi 6e (802.11ax) Windows 11 Home Noir
Neuf dès 107,15 €
-
Diego Rivera. The Complete Murals
Neuf dès 97,04 €
Occasion dès 65,00 €
-
Encyclopedie Musicale Michael Jackson
6 avis
Occasion dès 115,00 €
-
Francois Catroux
Occasion dès 71,38 €
-
Photographing Iceland Volume 1
Neuf dès 66,88 €
-
Exposition Générale
Neuf dès 65,60 €
Occasion dès 105,99 €
-
Martin Chambi: 1920-1950 (Spanish Edition)
Occasion dès 87,72 €
-
Le Medecin Des Pauvres: 2000 Remèdes Et Savoirs De La Médecine Populaire (Édition Illustrée)
Occasion dès 65,89 €
-
Animal Eyes
Neuf dès 101,75 €
Occasion dès 114,87 €
-
Conformal Field Theory
Neuf dès 190,65 €
Occasion dès 130,39 €
-
Art Of Modern Rock
2 avis
Occasion dès 50,00 €
-
Conversations With Wilder
Occasion dès 105,00 €
-
Fotografias 1976 - 2003 Photographs 1976 - 2003
Occasion dès 120,00 €
-
Frobenius Splitting Methods In Geometry And Representation Theory
Occasion dès 69,32 €
-
Guerre Et Paix - Tomes 1 Et 2
6 avis
Occasion dès 116,90 €
-
Arda Reconstructed
Neuf dès 67,42 €
-
Warehouse Management
Neuf dès 66,26 €
-
Dosso Dossi: Court Painter In Renaissance Ferrara
Occasion dès 55,00 €
-
Yngwie Malmsteen Anthology
1 avis
Neuf dès 49,99 €
-
Sennelier L'artisan Des Couleurs
Occasion dès 67,00 €
Produits similaires
Présentation The Principles Of Deep Learning Theory Format Relié
- Livre Physique - Chimie
Résumé :
This textbook establishes a theoretical framework for understanding deep learning models of practical relevance. With an approach that borrows from theoretical physics, Roberts and Yaida provide clear and pedagogical explanations of how realistic deep neural networks actually work. To make results from the theoretical forefront accessible, the authors eschew the subject's traditional emphasis on intimidating formality without sacrificing accuracy. Straightforward and approachable, this volume balances detailed first-principle derivations of novel results with insight and intuition for theorists and practitioners alike. This self-contained textbook is ideal for students and researchers interested in artificial intelligence with minimal prerequisites of linear algebra, calculus, and informal probability theory, and it can easily fill a semester-long course on deep learning theory. For the first time, the exciting practical advances in modern artificial intelligence capabilities can be matched with a set of effective principles, providing a timeless blueprint for theoretical research in deep learning....
Sommaire:
Preface; 0. Initialization; 1. Pretraining; 2. Neural networks; 3. Effective theory of deep linear networks at initialization; 4. RG flow of preactivations; 5. Effective theory of preactivations at initializations; 6. Bayesian learning; 7. Gradient-based learning; 8. RG flow of the neural tangent kernel; 9. Effective theory of the NTK at initialization; 10. Kernel learning; 11. Representation learning; ?. The end of training; ?. Epilogue; A. Information in deep learning; B. Residual learning; References; Index.
Détails de conformité du produit
Personne responsable dans l'UE