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Deep Learning : Ian Goodfellow,
Tipo de material:
TextoDetalles de publicación: Estados Unidos The mit press 2016Edición: 1a edDescripción: 800 16 cmISBN: - 978-0-262-03561-3
- 006.3 G72
Contenidos:
Introduction -- Linear Algebra -- Probability and Information Theory -- Numerical Computation -- Machine Learning Basics -- Deep Feedforward Networks -- Regularization for Deep Learning -- Optimization for Training Deep Models -- Comvolutional Networks -- Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets -- Practical Methodology -- Applications -- Linear Factos Models -- Autoencoders -- Representation Learning -- Structured probabilistic Models for Deep Learning -- Monte Carlo Methods -- Confronting the Partition Function -- Approximate Inference -- Deep Generative Models
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Ingenieria de Sistemas | 006.3 G72 (Navegar estantería(Abre debajo)) | ej. 1 | Disponible | IS002042 | |
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Ingenieria de Sistemas | 006.3 G72 (Navegar estantería(Abre debajo)) | ej. 2 | Disponible | IS002043 | |
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Ingenieria de Sistemas | 006.3 G72 (Navegar estantería(Abre debajo)) | ej. 3 | Disponible | IS002044 | |
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Ingenieria de Sistemas | 006.3 G72 (Navegar estantería(Abre debajo)) | ej. 4 | Disponible | IS002045 | |
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Ingenieria de Sistemas | 006.3 G72 (Navegar estantería(Abre debajo)) | ej. 5 | Disponible | IS002046 |
Introduction -- Linear Algebra -- Probability and Information Theory -- Numerical Computation -- Machine Learning Basics -- Deep Feedforward Networks -- Regularization for Deep Learning -- Optimization for Training Deep Models -- Comvolutional Networks -- Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets -- Practical Methodology -- Applications -- Linear Factos Models -- Autoencoders -- Representation Learning -- Structured probabilistic Models for Deep Learning -- Monte Carlo Methods -- Confronting the Partition Function -- Approximate Inference -- Deep Generative Models
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