Netto sergio (10 Ergebnisse)
Digital Signal Processing : System Analysis and Design
Netto, Sergio L., Diniz, Paulo S. R., da Silva, Eduardo A. B.
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Verlag: 1997, 1997
Anbieter: Sylvain Paré, Montolieu, FrankreichSylvain Paré
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Neritica, Curitiba, v. 10, Editora da UFPR, 1997, 16 pages agrafées de 14,50x21 cm Très bon état - Pour les envois hors de France, la tafication «livre & brochure» pour les frais de port a disparue.Les frais de port annoncés correspondent à une moyenne. Ils seront calculés au plus juste en fonction du poids de votre article.
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1st ed. 18 x 23 cm. 636 pages. Paperback. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Sprache: Englisch.
Digital Signal Processing, 2Nd Edition : System Analysis And Design
Diniz, Paulo S. R.; Da Silva, Eduardo A. B.; Netto, Sergio L.
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- Internationale Ausgabe
Anbieter: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, USARomtrade Corp.
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Digital Signal Processing: System Analysis and Design
Diniz, Paulo S. R.; Da Silva, Eduardo A. B.; Netto, Sergio L.
- Hardcover
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Zustand: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 632 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
- Hardcover
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a straightforward look at the concepts, algorithms and advantages of Bayesian Deep Learning and Deep Generative Models. Starting from the model-based approach to Machine Learning, the authors motivate Probabilistic Graphical Models and sh…ow how Bayesian inference naturally lends itself to this framework. The authors present detailed explanations of the main modern algorithms on variational approximations for Bayesian inference in neural networks. Each algorithm of this selected set develops a distinct aspect of the theory. The book builds from the ground-up well-known deep generative models, such as Variational Autoencoder and subsequent theoretical developments. By also exposing the main issues of the algorithms together with different methods to mitigate such issues, the book supplies the necessary knowledge on generative models for the reader to handle a wide range of data types: sequential or not, continuous or not, labelled or not. The book is self-contained, promptly covering all necessary theory so that the reader does not have to search for additional information elsewhere.Offers a concise self-contained resource, covering the basic concepts to the algorithms for Bayesian Deep Learning;Presents Statistical Inference concepts, offering a set of elucidative examples, practical aspects, and pseudo-codes;Every chapter includes hands-on examples and exercises and a website features lecture slides, additional examples, and other support material.
Digital Signal Processing: System Analysis and Design
Paulo S. R. Diniz , Eduardo A. B. da Silva , Sergio L. Netto
- Hardcover
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Hardcover. Zustand: Brand New. 2nd edition. 912 pages. 9.80x7.70x1.90 inches. In Stock.
- Hardcover
Anbieter: Buchpark, Trebbin, DeutschlandBuchpark
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book provides a straightforward look at the concepts, algorithms and advantages of Bayesian Deep Learning and Deep Generative Models. Starting from the model-based approach to Machine Learning, the authors motivate Probabilistic Graphica…l Models and show how Bayesian inference naturally lends itself to this framework. The authors present detailed explanations of the main modern algorithms on variational approximations for Bayesian inference in neural networks. Each algorithm of this selected set develops a distinct aspect of the theory. The book builds from the ground-up well-known deep generative models, such as Variational Autoencoder and subsequent theoretical developments. By also exposing the main issues of the algorithms together with different methods to mitigate such issues, the book supplies the necessary knowledge on generative models for the reader to handle a wide range of data types: sequential or not, continuous or not, labelled or not. The book is self-contained, promptly covering all necessary theory so that the reader does not have to search for additional information elsewhere.Offers a concise self-contained resource, covering the basic concepts to the algorithms for Bayesian Deep Learning;Presents Statistical Inference concepts, offering a set of elucidative examples, practical aspects, and pseudo-codes;Every chapter includes hands-on examples and exercises and a website features lecture slides, additional examples, and other support material.
- Softcover
Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
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