Chapman & Hall/Crc Data Science Mathematical Engineering of Deep Learning

Produktbeschreibung

Dieses Buch gehört zur Reihe Chapman & Hall/CRC Data Science und behandelt die mathematischen Grundlagen, die dem Deep-Learning-Ansatz zugrunde liegen. Die Darstellung fokussiert auf die Verknüpfung von mathematischen Konzepten mit Algorithmen des maschinellen Lernens und bietet dabei eine theoretische Perspektive auf Modelle, Optimierung und Stabilität. Leserinnen und Leser erhalten eine fundierte Einführung in die Prinzipien hinter Deep-Learning-Architekturen sowie deren mathematische Begründungen. Die Abhandlung richtet sich an Forscherinnen und Forscher sowie fortgeschrittene Studierende, die ein tieferes Verständnis der mathematischen Mechanismen hinter Deep Learning anstreben und die Verbindung zwischen Theorie und Praxis nachvollziehen möchten.