Neural Networks and Deep Learning: A Textbook
The second edition is substantially reorganized and expanded with separate chapters on backpropagation and graph neural networks.
Neural Networks and Deep Learning: A Textbook
منتج #: 142420330

Neural Networks and Deep Learning: A Textbook

منتج #: 142420330

USD 101

USD 115

تفاصيل السعر

باستثناء رسوم الشحن والجمارك ( سيتم احتساب رسوم الشحن والجمارك عند إتمام الشراء )

*سيتم استيراد جميع العناصر من المقاس الاوروبى

متوفر فى المخزون
المقاس الاوروبى مستورد من متجر EU

كمية:

بقي 2 فقط من المنتج في المخزن.
اطلب الآن واحصل عليه حول Sunday, أكتوبر 18
أفضل شركائنا اللوجستيين
  • fedex
  • dhl
The second edition is substantially reorganized and expanded with separate chapters on backpropagation and graph neural networks.
عرض المزيد
fast shipping

شحن
سريع

free return

استرجاع
مجاني*

تغليف آمن

تغليف آمن

منتجات أصلية %100

منتجات أصلية %100

pci-dss

الامتثال لمعيار PCI DSS

iso certified

حاصل على شهادة ISO 27001


paypal payment
visa payment
mastercard payment

أبرز ما يلفت الانتباه

Comprehensive Coverage
This textbook provides a thorough introduction to neural networks and deep learning, covering foundational concepts to advanced topics, making it suitable for both beginners and seasoned professionals.
Practical Applications
Real-world examples and applications throughout the book demonstrate how neural networks can be utilized across various industries, bridging the gap between theory and practice for readers.
Updated Content
With the latest advancements in deep learning techniques and technologies, this textbook ensures readers stay current, reflecting the evolving landscape of artificial intelligence.

تفاصيل المنتج

Shop Neural Networks and Deep Learning: A Textbook online at a best price in لبنان. 3031296419
  • 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؟

Suitable For
  • 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.

Not Suitable For
  • Beginner Users

    Not suitable for absolute beginners without prior knowledge of programming or basic machine learning principles.

وصف المنتج

هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا

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 Lebanon؟

    إجابه: نعم ، في يوباي Lebanon 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

4.5
59 تقييمات العملاء
  • 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.