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Mathematical Aspects of Deep Learning New edition
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Mathematical Aspects of Deep Learning
The development of a theoretical foundation for deep learning methods constitutes one of the most active and exciting research topics in applied mathematics. Written by leading experts in the field, this book acts as a mathematical introduction to deep learning for researchers and graduate students trying to get into the field.
485 pages, Worked examples or Exercises
| メディア | 書籍 Hardcover Book (ハードカバー付きの本) |
| リリース済み | 2022年12月22日 |
| ISBN13 | 9781316516782 |
| 出版社 | Cambridge University Press |
| ページ数 | 492 |
| 寸法 | 250 × 177 × 29 mm · 1,07 kg |
| 言語 | 英語 |
| 編集者 | Grohs, Philipp (Universitat Wien, Austria) |
| 編集者 | Kutyniok, Gitta (Ludwig-Maximilians-Universitat Munchen) |
