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| Autore: |
Goodfellow, Ian
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| Titolo: |
Deep learning / Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville
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| Descrizione fisica: | xxii, 775 p. : ill. (some color) ; 24 cm |
| Disciplina: | 006.31 |
| Soggetto topico: | Machine learning |
| Classificazione: | AMS 68-XX |
| Altri autori: |
Bengio, Yoshuaauthor
Courville, Aaron
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| Nota di bibliografia: | Includes bibliographical references and index |
| Nota di contenuto: | Applied math and machine learning basics. Linear algebra -- Probability and information theory -- Numerical computation -- Machine learning basics -- Deep networks: modern practices. Deep feedforward networks -- Regularization for deep learning -- Optimization for training deep models -- Convolutional networks -- Sequence modeling: recurrent and recursive nets -- Practical methodology -- Applications -- Deep learning research. Linear factor models -- Autoencoders -- Representation learning -- Structured probabilistic models for deep learning -- Monte Carlo methods -- Confronting the partition function -- Approximate inference -- Deep generative models. |
| ISBN: | 9780262035613 |
| Formato: | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione: | Inglese |
| Record Nr.: | 991003577709707536 |
| Lo trovi qui: | Univ. del Salento |
| Opac: | Controlla la disponibilità qui |