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Principles of Deep Learning Theory (eBook)

An Effective Theory Approach to Understanding Neural Networks

Daniel A. Roberts, Sho Yaida (Autoren)

eBook Download: PDF

2022
Cambridge University Press (Verlag)
978-1-009-02092-3 (ISBN)

This textbook establishes a theoretical framework for understanding deep learning models of practical relevance. With an approach that borrows from theoretical physics, Roberts and Yaida provide clear and pedagogical explanations of how realistic deep neural networks actually work. To make results from the theoretical forefront accessible, the authors eschew the subject's traditional emphasis on intimidating formality without sacrificing accuracy. Straightforward and approachable, this volume balances detailed first-principle derivations of novel results with insight and intuition for theorists and practitioners alike. This self-contained textbook is ideal for students and researchers interested in artificial intelligence with minimal prerequisites of linear algebra, calculus, and informal probability theory, and it can easily fill a semester-long course on deep learning theory. For the first time, the exciting practical advances in modern artificial intelligence capabilities can be matched with a set of effective principles, providing a timeless blueprint for theoretical research in deep learning.

Erscheint lt. Verlag	26.5.2022
Co-Autor	Boris Hanin
Sprache	englisch
Themenwelt	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
Themenwelt	Naturwissenschaften ► Physik / Astronomie ► Thermodynamik
ISBN-10	1-009-02092-7 / 1009020927
ISBN-13	978-1-009-02092-3 / 9781009020923

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Print-Ausgabe

Buch | Hardcover

74,80 €