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The Science of Deep Learning - couverture rigide, par Drori Iddo - Neuf h

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Numéro de l'objet eBay :125987035449

Dernière mise à jour : mai 27, 2024 05:05:48 HAEAfficher toutes les modificationsAfficher toutes les modifications

Caractéristiques de l'objet

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Book Title: The Science of Deep Learning

ISBN: 9781108835084

Publication Year: 2022

Type: Textbook

Format: Hardcover

Language: English

Publication Name: Science of Deep Learning

Item Height: 0.8in

Author: Iddo Drori

Item Length: 9.8in

Publisher: Cambridge University Press

Item Width: 6.9in

Number of Pages: 450 Pages

À propos de ce produit

Product Information

This up-to-date guide to deep learning is intended for students in computer science, electrical engineering, data science, statistics, and OR as well as researchers in academia and industry. State-of-the-art topics include transformers, GNNs, VAEs, and deep RL. Complementary code and hundreds of exercises with solutions are provided on the website.

Product Identifiers

Publisher

Cambridge University Press

ISBN-10

1108835082

ISBN-13

9781108835084

eBay Product ID (ePID)

26057267301

Product Key Features

Author

Iddo Drori

Publication Name

Science of Deep Learning

Format

Hardcover

Language

English

Publication Year

2022

Type

Textbook

Number of Pages

450 Pages

Dimensions

Item Length

9.8in

Item Height

0.8in

Item Width

6.9in

Additional Product Features

Lc Classification Number

Q325.73

Reviews

'Drori's textbook goes under the hood of deep learning, covering a broad swath of modern techniques in optimization that are useful for efficiently training neural networks. The book also covers regularization methods to avoid overfitting, a common issue when working with deep learning models. Overall, this is an excellent textbook for students and practitioners who want to gain a deeper understanding of deep learning.' Madeleine Udell, Stanford University, 'This textbook provides an excellent introduction to contemporary methods and models in deep learning. I expect this book to become a key resource in data science education for students and researchers.' Nakul Verma, Columbia University, 'This book offers a fascinating tour of the field of deep learning, which in only ten years has come to revolutionize almost every area of computing. Drori provides concise descriptions of many of the most important developments, combining unified mathematical notation and ample figures to form an essential resource for students and practitioners alike.' Jonathan Ventura, Cal Poly, 'Drori's textbook makes the learning curve for deep learning a whole lot easier to climb. It follows a rigid scientific narrative, accompanied by a trove of code examples and visualizations. These enable a truly multi-modal approach to learning that will allow many students to understand the material better and sets them on a path of exploration.' Joaquin Vanschoren, Assistant Professor of Machine Learning, Eindhoven University of Technology, 'This book covers an impressive breadth of foundational concepts and algorithms behind modern deep learning. By reading this book, readers will quickly but thoroughly learn and appreciate foundations and advances of modern deep learning.' Kyunghyun Cho, New York University, 'This new book by Professor Drori brings fresh insights from his experience teaching thousands of students at Columbia, MIT, and NYU during the past several years. The book is a unique resource and opportunity for educators and researchers worldwide to build on his highly successful deep learning course.' Claudio Silva, New York University, 'Drori's book covers deep learning, from fundamentals to applications. The fundamentals are covered with clear figures and examples, making the underlying algorithms easy to understand for non-specialists. The multidisciplinary applications are thoughtfully selected to illustrate the broad applications of deep neural networks to specialized domains while highlighting the common themes and architectures between them.' Tonio Buonassisi, Professor of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, 'In the avalanche of books on Deep Learning, this one stands out. Iddo Drori has mastered reinforcement learning - in its technical meaning and in his successful, commonsense approach to teaching and understanding.' Gilbert Strang, Massachusetts Institute of Technology

Table of Content

Preface; Notation; Part I. Foundations: 1. Introduction; 2. Forward and backpropagation; 3. Optimization; 4. Regularization; Part II. Architectures: 5. Convolutional neural networks; 6. Sequence models; 7. Graph neural networks; 8. Transformers; Part III. Generative Models: 9. Generative adversarial networks; 10. Variational autoencoders; Part IV. Reinforcement Learning: 11. Reinforcement learning; 12. Deep reinforcement learning; Part V. Applications: 13. Applications; Appendices; References; Index.

Target Audience

College Audience

Topic

General, Computer Vision & Pattern Recognition

Dewey Decimal

006.31

Dewey Edition

Illustrated

Yes

Genre

Computers, Science

Description de l'objet du vendeur

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Lieux exclus :

Barbade, Guadeloupe, Guyane française, Libye, Martinique, Nouvelle-Calédonie, Polynésie française, Russie, Réunion, Ukraine, Venezuela

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