0 ratings
ერთეულის #:
49266543
Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural network, (Paperback)
ერთეულის #:
49266543
GEL 161
Price Details
Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )
*All items will import from აშშ
0 ratings
დაწერეთ მიმოხილვა
Საწყობში
იმპორტირებულია USA მაღაზიიდან
QTY:
მარაგში დარჩენილია მხოლოდ 99 ერთეული.
შეუკვეთეთ ახლავე და მიიღეთ ხუთშაბათი, ოქტომბერი 15
Secured transaction
Ubuy works hard to protect your security and privacy. Our advanced payment security system ensures confidentiality by encrypting your information during transmission using AES (Advanced Encryption Standards) and SSL (Secure Socket Layer) protocols. Your payment details are 100% secure as we do not share your payment details with third party sellers.
Our Top Logistics Partners
Fast
Shipping
Free
Return*
Secure Packaging
100% Original Products
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of აშშ store (110-120). Recommended power converters იყიდე ახლა.
Პროდუქტის აღწერილობა
- A comprehensive guide to getting well-versed with the mathematical techniques for building modern deep learning architecturesKey Features Understand linear algebra, calculus, gradient algorithms, and other concepts essential for training deep neural networks Learn the mathematical concepts needed to understand how deep learning models function Use deep learning for solving problems related to vision, image, text, and sequence applications Book Description Most programmers and data scientists struggle with mathematics, having either overlooked or forgotten core mathematical concepts. This book uses Python libraries to help you understand the math required to build deep learning (DL) models. You'll begin by learning about core mathematical and modern computational techniques used to design and implement DL algorithms. This book will cover essential topics, such as linear algebra, eigenvalues and eigenvectors, the singular value decomposition concept, and gradient algorithms, to help you understand how to train deep neural networks. Later chapters focus on important neural networks, such as the linear neural network and multilayer perceptrons, with a primary focus on helping you learn how each model works. As you advance, you will delve into the math used for regularization, multi-layered DL, forward propagation, optimization, and backpropagation techniques to understand what it takes to build full-fledged DL models. Finally, you'll explore CNN, recurrent neural network (RNN), and GAN models and their application. By the end of this book, you'll have built a strong foundation in neural networks and DL mathematical concepts, which will help you to confidently research and build custom models in DL. What you will learn Understand the key mathematical concepts for building neural network models Discover core multivariable calculus concepts Improve the performance of deep learning models using optimization techniques Cover optimization algorithms, from basic stochastic gradient descent (SGD) to the advanced Adam optimizer Understand computational graphs and their importance in DL Explore the backpropagation algorithm to reduce output error Cover DL algorithms such as convolutional neural networks (CNNs), sequence models, and generative adversarial networks (GANs) Who this book is for This book is for data scientists, machine learning developers, aspiring deep learning developers, or anyone who wants to understand the foundation of deep learning by learning the math behind it. Working knowledge of the Python programming language and machine learning basics is required.
| Book format | Paperback |
| Fiction/nonfiction | Non-Fiction |
| Genre | Computing & Internet |
| Publication date | June, 2020 |
| Pages | 364 |
| Subgenre | Mathematical & Statistical Software |
| Series title | No Series |
| Edition | 1 |
| Publisher | Packt Publishing |
| Original languages | English |
| Language | English |
| Edu focus | Math & Counting |
| Educational level | General |
| Is collectible | N |
| Recording time | 0 min |
| Retail packaging | Single Piece |
| Assembled product dimensions (l x w x h) | 7.50 x 0.75 x 9.25 in (19.1 x 1.9 x 23.5 cm) |
| Assembled product weight | 1.38 lb (630 grams) |
| Bisac subject heading | Computers |
პროდუქტის აღწერილობა
Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural network, (Paperback)
გაქვთ რაიმე შეკითხვა? მოგვმართეთ ჩათში
მომხმარებელთა კითხვები და პასუხები
-
კითხვა:
როგორ ვიყიდოთ Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a ონლაინ Ubuy-დან?
პასუხი: მარტივია ყიდვა Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a ონლაინ Ubuy-დან.. თქვენ უბრალოდ უნდა მოძებნოთ პროდუქტი, აირჩიოთ თქვენი მიწოდების მეთოდი შემოწმების დროს და მიიტანოთ იგი თქვენს ადგილას. -
კითხვა:
Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a ხელმისაწვდომია ონლაინ შოპინგისთვის Georgia-ში?
პასუხი: დიახ, Ubuy Georgia-ში ეს პროდუქტი თქვენთვის ხელმისაწვდომია გონივრულ ფასად.. Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a არ არის ხელმისაწვდომი ადგილობრივად, მაგრამ შეგიძლიათ გვჯეროდეს ჩვენი ექსპრეს მიწოდების სერვისები. -
კითხვა:
რამდენი დრო სჭირდება პროდუქტის მიღებას შეკვეთის გაფორმების შემდეგ?
პასუხი: თქვენი შეკვეთილი პროდუქტის მიწოდების დრო განსხვავდება თქვენ მიერ შეკვეთილი და მიწოდების მეთოდის მიხედვით, რომელიც არჩეულია.. მიწოდების სავარაუდო დრო მითითებულია შეკვეთის პროცესში, ასე რომ შოპინგის დროს იყავით უყურადღებო.
Jay Dawani All Books Editorial Review
სარედაქციო მიმოხილვები ვერ მოიძებნა
Customer Reviews & Ratings
1 მომხმარებლის შეფასება
-
5 ვარსკვლავი
0%
-
4 ვარსკვლავი
100%
-
3 ვარსკვლავი
0%
-
2 ვარსკვლავი
0%
-
1 ვარსკვლავი
0%
ამ პროდუქტის მიმოხილვა
გაუზიარეთ თქვენი აზრები სხვა მომხმარებლებს
Product Price History
მნიშვნელოვანი ინფორმაცია
- შეზღუდვები: გთხოვთ, გაითვალისწინოთ, რომ საზღვარგარეთ გაგზავნილი პროდუქტებისთვის მწარმოებლის გარანტია შეიძლება არ იყოს მოქმედი; მწარმოებლის მომსახურების პარამეტრები შეიძლება არ იყოს ხელმისაწვდომი; პროდუქტის ინსტრუქციები და უსაფრთხოების გაფრთხილებები შეიძლება არ იყოს დანიშნულების ქვეყნის ენაზე; პროდუქტები (და მასთან დაკავშირებული მასალები) შეიძლება არ იყოს შემუშავებული დანიშნულების ქვეყნის სტანდარტების, სპეციფიკაციებისა და მარკირების მოთხოვნების შესაბამისად; და პროდუქტები შეიძლება არ შეესაბამებოდეს დანიშნულების ქვეყნის ძაბვისა და სხვა ელექტრო სტანდარტებს (საჭიროების შემთხვევაში საჭიროა ადაპტერი ან გადამყვანი). მიმღები პასუხისმგებელია უზრუნველყოს, რომ პროდუქტი კანონიერად შემოიტანოს დანიშნულების ქვეყანაში. Ubuy-ს ან მისი აფილირებული პირების მეშვეობით შეკვეთისას მიმღები არის რეგისტრირებული იმპორტიორი და მან უნდა გაითვალისწინოს დანიშნულების ქვეყნის ყველა კანონი და დებულება.
- Ubuy-ზე ჩამოთვლილი ყველა პროდუქტი არ არის გაყიდვაში, რადგან Ubuy არის გლობალური საძიებო სისტემა და პროდუქტები ექვემდებარება საექსპორტო/სავაჭრო რეგულაციებს.
GEL 161
შეუკვეთეთ ახლავე და მიიღეთ ხუთშაბათი, ოქტომბერი 15
This item is not restrict in my country.(Please click on above link if this item is not restrict in your country, So our team will review and allow.)
QTY:
მარაგში დარჩენილია მხოლოდ 99 ერთეული.
Secured transaction
PCI DSS compliant and ISO 27001:2022 certified, with encrypted payments and full buyer protection on every order.
Our Top Logistics Partners
Fastest cross-border delivery
Ubuy Assurance
Experience worry-free shopping with 100% original products, PCI DSS-compliant payment security, ISO 27001-certified data protection, the fastest cross-border delivery, free returns *, and secure packaging on every order.