Springer Series in the Data Sciences
cover

Deep Learning Architectures

A Mathematical Approach

Authors: Calin, Ovidiu

  • Contains a fair number of end-of chapter exercises
  • Full solutions provided to all exercises
  • Appendices including topics needed in the book exposition
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イーブック ¥9,546
価格の適用国: Japan (日本円価格は個人のお客様のみ有効) (小計)
  • イーブック版は、まもなく発売予定です。
  • 予定日: March 6, 2020
  • ISBN 978-3-030-36721-3
  • ウォーターマーク付、 DRMフリー
  • ファイル形式:
  • どの電子書籍リーダーからでもすぐにお読みいただけます。
ハードカバー ¥11,933
価格の適用国: Japan (日本円価格は個人のお客様のみ有効) (小計)
  • 予定日: March 6, 2020
  • ISBN 978-3-030-36720-6
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この教本について

This book describes how neural networks operate from the mathematical point of view. As a result, neural networks can be interpreted both as function universal approximators and information processors. The book bridges the gap between ideas and concepts of neural networks, which are used nowadays at an intuitive level, and the precise modern mathematical language, presenting the best practices of the former and enjoying the robustness and elegance of the latter.

This book can be used in a graduate course in deep learning, with the first few parts being accessible to senior undergraduates.  In addition, the book will be of wide interest to machine learning researchers who are interested in a theoretical understanding of the subject.

 

 


著者について

Ovidiu Calin, a graduate from University of Toronto, is a professor at Eastern Michigan University and a former visiting professor at Princeton University and University of Notre Dame. He has delivered numerous lectures at several universities in Japan, Hong Kong, Taiwan, and Kuwait over the last 15 years. His publications include over 60 articles and 8 books in the fields of machine learning, computational finance, stochastic processes, variational calculus and geometric analysis.

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書誌情報

Bibliographic Information
Book Title
Deep Learning Architectures
Book Subtitle
A Mathematical Approach
Authors
Series Title
Springer Series in the Data Sciences
Copyright
2020
Publisher
Springer International Publishing
Copyright Holder
Springer Nature Switzerland AG
イーブック ISBN
978-3-030-36721-3
DOI
10.1007/978-3-030-36721-3
ハードカバー ISBN
978-3-030-36720-6
Series ISSN
2365-5674
Edition Number
1
Number of Pages
XXX, 761
Number of Illustrations
178 b/w illustrations, 35 illustrations in colour
Topics