Roberts Daniel A., Yaida Sho, Hanin Boris The Principles of Deep Learning Theory 9781316519332

Варианты приобретения

Цена: 13094.00р.
Кол-во:
Наличие: Поставка под заказ. Есть в наличии на складе поставщика.
Склад Англия: Есть Склад Америка: Есть
При оформлении заказа до: 2025-08-04
Ориентировочная дата поставки: Август-начало Сентября

Добавить в корзину

в Мои желания

Автор: Roberts Daniel A., Yaida Sho, Hanin Boris
Название: The Principles of Deep Learning Theory
ISBN: 9781316519332
Издательство: Cambridge University Press
Издательство: Cambridge University Press
Классификация:

Статистическая физика

Математическая физика

Искусственный интеллект

Машинное обучение

ISBN-10: 1316519333
Обложка/Формат: Hardback
Страницы: 472
Вес: 1.03 кг.
Дата издания: 26.05.2022
Серия: Physics
Язык: English
Издание: New ed
Иллюстрации: Worked examples or exercises; worked examples or exercises
Размер: 158 x 236 x 27
Читательская аудитория: General (us: trade)
Ключевые слова: Artificial intelligence,Machine learning,Mathematical physics,Statistical physics, SCIENCE / Physics / Mathematical & Computational
Подзаголовок: An effective theory approach to understanding neural networks
Рейтинг:
Поставляется из: Англии
Описание: This is the first book focused entirely on deep learning theory. Tools from theoretical physics are borrowed and adapted to explain, from first principles, how realistic deep neural networks work, benefiting practitioners looking to build better AI models and theorists looking for a unifying framework for understanding intelligence.

The Principles of Deep Learning Theory, Roberts Daniel A., Yaida Sho, Hanin Boris