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Elements of Deep Learning

Benyamin Ghojogh, Ali Ghodsi (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This textbook offers a comprehensive introduction to deep learning and neural networks, integrating core foundations with the latest advances. It begins with essential machine learning concepts and classic neural network architectures before progressing through convolutional models, backpropagation, regularization, generalization theory, PAC learning, and Boltzmann machines. Advanced chapters cover sequence models — including recurrent networks, LSTMs, attention, Transformers, state-space models, and large language models — alongside deep generative approaches such as VAEs, GANs, and diffusion models. Emerging topics include graph neural networks, self-supervised learning, metric learning, reinforcement learning, meta-learning, model compression, and knowledge distillation. Balancing mathematical rigor with hands-on practice, Elements of Deep Learning emphasizes both theoretical depth and real-world application. Different theories are introduced with PyTorch-based code examples, helping readers to translate theory into implementation. Organized into five sections—fundamentals, sequence models, generative models, emerging topics, and practice—the text provides a unified roadmap for mastering modern deep learning. Designed for advanced undergraduates, graduate students, instructors, and professionals in engineering, computer science, mathematics, and related fields, this book serves both as a primary course text and a reliable reference. With minimal prerequisites in linear algebra and calculus, it offers accessible explanations while equipping readers with practical tools for applications in vision, language, signal processing, healthcare, and beyond.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
08.05.2026
Sprache
Englisch
EAN
9783032107374
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Benyamin Ghojogh, Ali Ghodsi
Seitenanzahl
567
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Meta-learning, Neural networks, Deep Reinforcement Learning, Generative models, Sequence modeling, Deep learning, artificial neural networks, deep neural networks, machine learning, artificial intelligence, computational intelligence, data science, pattern recognition, backpropagation, feedforward neural networks, convolutional neural networks, regularization, generalization, PAC learning, Boltzmann machines
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz UYQM - Maschinelles Lernen UN - Datenbanken UYQL - Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung
Höhe
254 mm
Breite
17.8 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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