Deep Neural Networks in a Mathematical Framework - SiFasik | Free Education For Everyone

Berisi Hal Terkait Tips and Trick, Game, Download, Teknologi dan Sains. Education Blog/Blog edukasi, Edukasi gratis untuk semua orang, Free education for everyone, Stream anime 480p Tanpa Iklan!!.

Iklan Atas Artikel

Iklan Tengah Artikel 1

Iklan Tengah Artikel 2

Iklan Bawah Artikel

Deep Neural Networks in a Mathematical Framework

Deep Neural Networks in a Mathematical Framework


English | PDF,EPUB | 2018 | 95 Pages | ISBN : 3319753037 | 2.72 MB

English:
This SpringerBrief describes how to build a rigorous end-to-end mathematical framework for deep neural networks. The authors provide tools to represent and describe neural networks, casting previous results in the field in a more natural light. In particular, the authors derive gradient descent algorithms in a unified way for several neural network structures, including multilayer perceptrons, convolutional neural networks, deep autoencoders and recurrent neural networks. Furthermore, the authors developed framework is both more concise and mathematically intuitive than previous representations of neural networks.
This SpringerBrief is one step towards unlocking the black box of Deep Learning. The authors believe that this framework will help catalyze further discoveries regarding the mathematical properties of neural networks.This SpringerBrief is accessible not only to researchers, professionals and students working and studying in the field of deep learning, but also to those outside of the neutral network community.

Indonesia:
SpringerBrief ini menjelaskan bagaimana membangun kerangka kerja matematika end-to-end yang ketat untuk jaringan saraf yang dalam. Para penulis menyediakan alat untuk mewakili dan menggambarkan jaringan saraf, memberikan hasil sebelumnya di lapangan dalam cahaya yang lebih alami. Secara khusus, penulis menurunkan algoritma gradient descent dengan cara terpadu untuk beberapa struktur jaringan saraf, termasuk multilayer perceptrons, jaringan saraf convolutional, autoencoder mendalam dan jaringan saraf berulang. Selain itu, kerangka kerja yang dikembangkan penulis lebih ringkas dan intuitif secara matematis daripada representasi jaringan saraf sebelumnya.
SpringerBrief ini adalah salah satu langkah menuju membuka kotak hitam Deep Learning. Para penulis percaya bahwa kerangka kerja ini akan membantu mengkatalisasi penemuan lebih lanjut mengenai sifat-sifat matematika dari jaringan saraf. SpringerBrief ini dapat diakses tidak hanya bagi para peneliti, profesional dan siswa yang bekerja dan belajar di bidang pembelajaran yang mendalam, tetapi juga bagi mereka yang berada di luar jaringan netral masyarakat.

Download Ebook

If you like the book, then buy it to support the author

Add your comment