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Optimization Techniques for Deep Learning
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Optimization Techniques for Deep Learning

Atefeh Hemmati, Amir Masoud Rahmani, Fatemeh Bazikar, Hossein Moosaei, Panos M. Pardalos (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This book offers a comprehensive guide to optimization techniques in deep learning, a transformative branch of artificial intelligence that has revolutionized fields from computer vision to healthcare. By bridging the gap between theoretical concepts and practical applications, it equips readers with the tools needed to harness the full potential of deep neural networks. The chapters cover a wide…  range of optimization methods, beginning with the fundamentals of neural networks and key concepts of deep learning. Readers will explore critical topics such as gradient descent, stochastic optimization, and advanced algorithms, while also addressing the inherent challenges of optimization. The book delves into practical aspects, offering insights into how to make training deep models more efficient and stable. Emerging trends and future perspectives are also presented, making this work a must-read for anyone looking to stay at the forefront of the field. This book is an invaluable resource for researchers and practitioners seeking practical solutions for optimizing neural networks. Students will find a clear path to understanding the principles and building theoretical knowledge, while industry professionals will gain insights into the latest techniques and trends. Whether you're a seasoned expert or new to the field, this book is essential for anyone interested in deep learning optimization.
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Technische Daten

Erscheinungsdatum
05.07.2026
Sprache
Englisch
EAN
9783032207029
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Springer Optimization and Its Applications
Sonderedition
Nein
Autor
Atefeh Hemmati, Amir Masoud Rahmani, Fatemeh Bazikar, Hossein Moosaei, Panos M. Pardalos
Seitenanzahl
196
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Improving Performance and Efficiency
Schlagwörter
deep learning, vanishing gradient problem, gradient-based optimization, CNN optimization
Thema-Inhalt
PBU - Optimierung UYQ - Künstliche Intelligenz PBWH - Mathematische Modellierung PBW - Angewandte Mathematik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer Nature Switzerland AG, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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