9789819948222 - computational methods for deep learning: theory, algorithms, and implementations (texts in computer science) von yan, wei qi (7 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2023
Serie: Texts in Computer Science, Buch 80 von 83. Buch 80 von 83 - Texts in Computer Science
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Sprache: Englisch
Verlag: Rawat Publications 2023
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Verlag: Springer 2023
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Verlag: Springer-Nature New York Inc 2023
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Singapore 2023
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | The first edition of this textbook was published in 2021. Over the past two years, we have invested in enhancing all aspects of deep learning methods to ensure the book is comprehensive and impeccable. Taking into account feedback from our re…aders and audience, the author has diligently updated this book. The second edition of this textbook presents control theory, transformer models, and graph neural networks (GNN) in deep learning. We have incorporated the latest algorithmic advances and large-scale deep learning models, such as GPTs, to align with the current research trends. Through the second edition, this book showcases how computational methods in deep learning serve as a dynamic driving force in this era of artificial intelligence (AI). This book is intended for research students, engineers, as well as computer scientists with interest in computational methods in deep learning. Furthermore, it is also well-suited for researchers exploring topics such as machine intelligence, robotic control, and related areas.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer 2023
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The first edition of this textbook was published in 2021. Over the past two years, we have invested in enhancing all aspects of deep learning methods to ensure the book is comprehensive and impeccable. Taking into account feedback from our readers and audie…nce, the author has diligently updated this book.The second edition of this textbook presents control theory, transformer models, and graph neural networks (GNN) in deep learning. We have incorporated the latest algorithmic advances and large-scale deep learning models, such as GPTs, to align with the current research trends. Through the second edition, this book showcases how computational methods in deep learning serve as a dynamic driving force in this era of artificial intelligence (AI). This book is intended for research students, engineers, as well as computer scientists with interest in computational methods in deep learning. Furthermore, it is also well-suited for researchers exploring topics such as machine intelligence, robotic control, and related areas.
