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Deep Learning: Concepts and Architectures
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Librairie Eyrolles - Paris 5e
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Deep Learning: Concepts and Architectures

Deep Learning: Concepts and Architectures

Witold / Chen Pedrycz

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342 pages, parution le 12/11/2019
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Résumé

This book introduces readers to the fundamental concepts of deep learning and offers practical insights into how this learning paradigm supports automatic mechanisms of structural knowledge representation.This book introduces readers to the fundamental concepts of deep learning and offers practical insights into how this learning paradigm supports automatic mechanisms of structural knowledge representation. It discusses a number of multilayer architectures giving rise to tangible and functionally meaningful pieces of knowledge, and shows how the structural developments have become essential to the successful delivery of competitive practical solutions to real-world problems. The book also demonstrates how the architectural developments, which arise in the setting of deep learning, support detailed learning and refinements to the system design. Featuring detailed descriptions of the current trends in the design and analysis of deep learning topologies, the book offers practical guidelines and presents competitive solutions to various areas of language modeling, graph representation, and forecasting.Preface.- Chapter 1. Deep Learning Architectures.- Chapter 2. Theoretical Characterization of Deep Neural Networks.- Chapter 3. Scaling Analysis of Specialized Tensor Processing Architectures for Deep Learning Models, etc.

Caractéristiques techniques

  PAPIER
Éditeur(s) Springer
Auteur(s) Witold / Chen Pedrycz
Parution 12/11/2019
Nb. de pages 342
EAN13 9783030317553

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