Neural Networks and Deep Learning: A Textbook
86% من المشترين سيوصون بهذا المنتج لصديق
OMR 41
تفاصيل السعر
باستثناء رسوم الشحن والجمارك ( سيتم احتساب رسوم الشحن والجمارك عند إتمام الشراء )
*سيتم استيراد جميع العناصر من المقاس الاوروبى
كمية:
تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية
The second edition is substantially reorganized and expanded with separate chapters on backpropagation and graph neural networks.
شحن
سريع
استرجاع
مجاني*
تغليف آمن
منتجات أصلية %100
الامتثال لمعيار PCI DSS
حاصل على شهادة ISO 27001
أبرز ما يلفت الانتباه
تفاصيل المنتج
- This book covers both classical and modern models in deep learning. The primary focus is on the theory and algorithms of deep learning. The theory and algorithms of neural networks are particularly important for understanding important concepts, so that one can understand the important design concepts of neural architectures in different applications. Why do neural networks work? When do they work better than off-the-shelf machine-learning models? When is depth useful? Why is training neural networks so hard? What are the pitfalls? The book is also rich in discussing different applications in order to give the practitioner a flavor of how neural architectures are designed for different types of problems. Deep learning methods for various data domains, such as text, images, and graphs are presented in detail. The chapters of this book span three categories:The basics of neural networks: The backpropagation algorithm is discussed in Chapter 2.Many traditional machine learning models can be understood as special cases of neural networks. Chapter 3 explores the connections between traditional machine learning and neural networks. Support vector machines, linear/logistic regression, singular value decomposition, matrix factorization, and recommender systems are shown to be special cases of neural networks.Fundamentals of neural networks: A detailed discussion of training and regularization is provided in Chapters 4 and 5. Chapters 6 and 7 present radial-basis function (RBF) networks and restricted Boltzmann machines.Advanced topics in neural networks: Chapters 8, 9, and 10 discuss recurrent neural networks, convolutional neural networks, and graph neural networks. Several advanced topics like deep reinforcement learning, attention mechanisms, transformer networks, Kohonen self-organizing maps, and generative adversarial networks are introduced in Chapters 11 and 12.The textbook is written for graduate students and upper under graduate level students. Researchers and practitioners working within this related field will want to purchase this as well.Where possible, an application-centric view is highlighted in order to provide an understanding of the practical uses of each class of techniques.The second edition is substantially reorganized and expanded with separate chapters on backpropagation and graph neural networks. Many chapters have been significantly revised over the first edition.Greater focus is placed on modern deep learning ideas such as attention mechanisms, transformers, and pre-trained language models.
| Publisher | Springer |
| Publication date | 30 Jun. 2023 |
| Edition | Second Edition 2023 |
| Language | English |
| Print length | 553 pages |
| ISBN-10 | 3031296419 |
| ISBN-13 | 978-3031296413 |
| Dimensions | 17.78 x 3.02 x 25.4 cm |
من يجب أن يشتري؟
-
Students
Ideal for undergraduate and graduate students seeking a foundational understanding of neural networks and deep learning concepts.
-
Professionals
Recommended for data scientists and software developers wanting to enhance their skills in machine learning and AI technologies.
-
Academics
Perfect for educators and researchers looking for a comprehensive textbook to support teaching and academic studies in AI.
-
Beginner Users
Not suitable for absolute beginners without prior knowledge of programming or basic machine learning principles.
وصف المنتج
أسئلة العملاء & الإجابات
-
سؤال:
كيف تتسوق Neural Networks and Deep Learning: A Textbook عبر الانترنت من يوباى?
إجابه: من السهل التسوق في Neural Networks and Deep Learning: A Textbook عبر الإنترنت من يوباي. كل ما عليك فعله هو البحث عن المنتج واختيار طريقة الشحن الخاصة بك أثناء الدفع وسيتم توصيله الى عنوانك -
سؤال:
هل Neural Networks and Deep Learning: A Textbook متوفر للتسوق عبر الإنترنت في Oman؟
إجابه: نعم ، في يوباي Oman هذا المنتج متاح لك للتسوق بسعر مناسب. Neural Networks and Deep Learning: A Textbook غير متوفر محليًا ولكن يمكنك الوثوق بنا بخدماتنا للشحن السريع. -
سؤال:
كم من الوقت يستغرق الحصول على المنتج بعد تقديم الطلب؟
إجابه: يختلف وقت تسليم المنتج الذي طلبته حسب ما طلبته وطريقة الشحن التي اخترتها. يتم ذكر وقت التسليم المقدر أثناء عملية الدفع ، لذا كن مرتاحًا أثناء التسوق.
English edition Charu C. Aggarwal Format: Hardcover Editorial Review
Neural Networks And Deep Learning: A Textbook offers a comprehensive insight into machine learning algorithms and theories. This second edition, published by Springer on June 30, 2023, spans 553 pages, making it a thorough guide for both beginners and experienced practitioners. It is available in English and provides an extensive overview of neural networks, featuring detailed explanations and practical examples. The book also covers the latest advancements in the field, making it an essential resource for anyone looking to deepen their understanding of deep learning techniques. Particularly well-received for its clear writing style, it serves as a critical tool for students and professionals alike.
مراجعات العملاء وتقييماتهم
-
5 نجمة
74%
-
4 نجمة
15%
-
3 نجمة
7%
-
2 نجمة
2%
-
1 نجمة
2%
أضف تقييم لهذا المنتج
شارك أفكارك مع عملاء آخرين
إيجابيات
- Comprehensive coverage of neural network concepts
- Clear explanations and practical examples
- Suitable for beginners and experienced users
- Latest advancements in the field included
- Well-structured for easy navigation
سلبيات
- Some sections may require prior knowledge of mathematics
تاريخ سعر المنتج
معلومات مهمة
- القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
- ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.
OMR 41
اطلب الآن واحصل عليه حول Sunday, أكتوبر 18
هذا المنتج غير ممنوع في بلدي. (الرجاء الضغط على الرابط أعلاه إذا لم يكن هذا المنتج ممنوعاً في بلدك ، لذلك سيقوم فريقنا بمراجعته والسماح به.)
كمية:
نوفر لك مدفوعات مشفّرة، وحماية متكاملة للمشتري، مع الالتزام بمعايير PCI DSS وشهادة ISO 27001:2022 لضمان أعلى مستويات الأمان في كل عملية شراء.
المميزات والفوائد
- Covers both classical and modern models in deep learning
- Focus on theory and algorithms of deep learning
- Rich discussions on different applications of neural architectures
- Detailed coverage of deep learning methods for text, images, and graphs
- Revised edition with greater focus on modern deep learning ideas
- Targeted towards graduate and upper undergraduate level students, as well as researchers and practitioners
ضمان Ubuy
تسوّق بثقة مع منتجات أصلية %100، ومدفوعات آمنة متوافقة مع معيار PCI DSS، وحماية بيانات معتمدة وفق ISO 27001، وشحن دولي سريع، وإرجاع مجاني*، وتغليف آمن لكل طلب.