Cambridge UP, Fachbücher, The Science of Deep Learning (Englisch, Iddo Drori, 2022)
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Preface Notation Part I. Foundations: 1. Introduction 2. Forward and backpropagation 3. Optimization 4. Regularization Part II. Architectures: 5. Convolutional neural networks 6. Sequence models 7. Graph neural networks 8. Transformers Part III. Generative Models: 9. Generative adversarial networks 10. Variational autoencoders Part IV. Reinforcement Learning: 11. Reinforcement learning 12. Deep reinforcement learning Part V. Applications: 13. Applications Appendices References Index.
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