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ISBN: 9780262035613

Publication Name: Deep Learning

Item Length: 9.2in

Publisher: MIT Press

Publication Year: 2016

Series: Adaptive Computation and Machine Learning Ser.

Type: Textbook

Format: Hardcover

Language: English

Item Height: 1.3in

Author: Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville

Item Width: 7.3in

Item Weight: 47.1 Oz

Number of Pages: 800 Pages

Acerca de este producto

Product Information

An introduction to a broad range of topics in deep learning, covering mathematical and conceptual background, deep learning techniques used in industry, and research perspectives. "Written by three experts in the field, Deep Learning is the only comprehensive book on the subject." --Elon Musk , cochair of OpenAI; cofounder and CEO of Tesla and SpaceX Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning. The text offers mathematical and conceptual background, covering relevant concepts in linear algebra, probability theory and information theory, numerical computation, and machine learning. It describes deep learning techniques used by practitioners in industry, including deep feedforward networks, regularization, optimization algorithms, convolutional networks, sequence modeling, and practical methodology; and it surveys such applications as natural language processing, speech recognition, computer vision, online recommendation systems, bioinformatics, and videogames. Finally, the book offers research perspectives, covering such theoretical topics as linear factor models, autoencoders, representation learning, structured probabilistic models, Monte Carlo methods, the partition function, approximate inference, and deep generative models. Deep Learning can be used by undergraduate or graduate students planning careers in either industry or research, and by software engineers who want to begin using deep learning in their products or platforms. A website offers supplementary material for both readers and instructors.

Product Identifiers

Publisher

MIT Press

ISBN-10

0262035618

ISBN-13

9780262035613

eBay Product ID (ePID)

228981524

Product Key Features

Author

Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville

Publication Name

Deep Learning

Format

Hardcover

Language

English

Publication Year

2016

Series

Adaptive Computation and Machine Learning Ser.

Type

Textbook

Number of Pages

800 Pages

Dimensions

Item Length

9.2in

Item Height

1.3in

Item Width

7.3in

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47.1 Oz

Additional Product Features

Lc Classification Number

Q325.5.G66 2017

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[T]he AI bible... the text should be mandatory reading by all data scientists and machine learning practitioners to get a proper foothold in this rapidly growing area of next-gen technology., [T]he AI bible... the text should be mandatory reading by all data scientists and machine learning practitioners to get a proper foothold in this rapidly growing area of next-gen technology.-- Daniel D. Gutierrez , insideBIGDATA --

2016

Topic

Computer Science, Intelligence (Ai) & Semantics

Lccn

2016-022992

Dewey Decimal

006.3/1

Intended Audience

Trade

Dewey Edition

Illustrated

Yes

Genre

Computers

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