รายการ #:
142420330
Neural Networks and Deep Learning: A Textbook
ผู้ซื้อ 86% แนะนำสินค้านี้ให้เพื่อน
รายการ #:
142420330
THB 3665
รายละเอียดราคา
ไม่รวมค่าจัดส่งและค่าธรรมเนียมศุลกากร ( ค่าจัดส่งและค่าธรรมเนียมศุลกากรจะคำนวณตอนชำระเงิน )
*สินค้าทั้งหมดจะนำเข้าจาก EU
38%
0 ratings
เขียนรีวิว
มีสินค้า
นำเข้าจาก EU ร้านค้า
จำนวน:
เหลือเพียง 3 รายการในสต็อก
สั่งซื้อตอนนี้และรับสินค้าประมาณ Sunday, ตุลาคม 18
การทำธุรกรรมที่ปลอดภัย
Ubuy ทำงานอย่างหนักเพื่อปกป้องความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของคุณ ระบบรักษาความปลอดภัยการชำระเงินขั้นสูงของเราช่วยให้ข้อมูลของคุณเป็นความลับ โดยการเข้ารหัสข้อมูลระหว่างการส่งโดยใช้โปรโตคอล AES (Advanced Encryption Standards) และ SSL (Secure Socket Layer) รายละเอียดการชำระเงินของคุณปลอดภัย 100% เนื่องจากเราไม่แบ่งปันข้อมูลการชำระเงินของคุณกับผู้ขายบุคคลที่สาม
พันธมิตรด้านโลจิสติกส์ชั้นนำของเรา
The second edition is substantially reorganized and expanded with separate chapters on backpropagation and graph neural networks.
Fast
Shipping
คืนสินค้าฟรี*
แพ็คสินค้าอย่างปลอดภัย
สินค้าแท้ 100%
ผ่านมาตรฐาน PCI DSS
ได้รับการรับรอง ISO 27001
จุดเด่น
Comprehensive Coverage
This textbook provides a thorough introduction to neural networks and deep learning, covering foundational concepts to advanced topics, making it suitable for both beginners and seasoned professionals.
Practical Applications
Real-world examples and applications throughout the book demonstrate how neural networks can be utilized across various industries, bridging the gap between theory and practice for readers.
Updated Content
With the latest advancements in deep learning techniques and technologies, this textbook ensures readers stay current, reflecting the evolving landscape of artificial intelligence.
รายละเอียดสินค้า
- This book covers both classical and modern models in deep learning. The primary focus is on the theory and algorithms of deep learning. The theory and algorithms of neural networks are particularly important for understanding important concepts, so that one can understand the important design concepts of neural architectures in different applications. Why do neural networks work? When do they work better than off-the-shelf machine-learning models? When is depth useful? Why is training neural networks so hard? What are the pitfalls? The book is also rich in discussing different applications in order to give the practitioner a flavor of how neural architectures are designed for different types of problems. Deep learning methods for various data domains, such as text, images, and graphs are presented in detail. The chapters of this book span three categories:The basics of neural networks: The backpropagation algorithm is discussed in Chapter 2.Many traditional machine learning models can be understood as special cases of neural networks. Chapter 3 explores the connections between traditional machine learning and neural networks. Support vector machines, linear/logistic regression, singular value decomposition, matrix factorization, and recommender systems are shown to be special cases of neural networks.Fundamentals of neural networks: A detailed discussion of training and regularization is provided in Chapters 4 and 5. Chapters 6 and 7 present radial-basis function (RBF) networks and restricted Boltzmann machines.Advanced topics in neural networks: Chapters 8, 9, and 10 discuss recurrent neural networks, convolutional neural networks, and graph neural networks. Several advanced topics like deep reinforcement learning, attention mechanisms, transformer networks, Kohonen self-organizing maps, and generative adversarial networks are introduced in Chapters 11 and 12.The textbook is written for graduate students and upper under graduate level students. Researchers and practitioners working within this related field will want to purchase this as well.Where possible, an application-centric view is highlighted in order to provide an understanding of the practical uses of each class of techniques.The second edition is substantially reorganized and expanded with separate chapters on backpropagation and graph neural networks. Many chapters have been significantly revised over the first edition.Greater focus is placed on modern deep learning ideas such as attention mechanisms, transformers, and pre-trained language models.
| Publisher | Springer |
| Publication date | 30 Jun. 2023 |
| Edition | Second Edition 2023 |
| Language | English |
| Print length | 553 pages |
| ISBN-10 | 3031296419 |
| ISBN-13 | 978-3031296413 |
| Dimensions | 17.78 x 3.02 x 25.4 cm |
เหมาะสำหรับใคร?
-
Students
Ideal for undergraduate and graduate students seeking a foundational understanding of neural networks and deep learning concepts.
-
Professionals
Recommended for data scientists and software developers wanting to enhance their skills in machine learning and AI technologies.
-
Academics
Perfect for educators and researchers looking for a comprehensive textbook to support teaching and academic studies in AI.
-
Beginner Users
Not suitable for absolute beginners without prior knowledge of programming or basic machine learning principles.
ข้อมูลผลิตภัณฑ์
มีข้อสงสัย? คุยกับเรา
คำถามและคำตอบของลูกค้า
-
คำถาม:
จะซื้อ Neural Networks and Deep Learning: A Textbook ทางออนไลน์จาก Ubuy ได้อย่างไร
คำตอบ: ซื้อสินค้า Neural Networks and Deep Learning: A Textbook ทางออนไลน์จาก Ubuy ได้ง่ายๆ. คุณเพียงแค่ต้องค้นหาสินค้า เลือกวิธีการจัดส่งของคุณในขณะที่ทำการชำระเงิน และส่งไปยังสถานที่ของคุณ -
คำถาม:
Neural Networks and Deep Learning: A Textbook มีให้ช็อปออนไลน์ใน Thailand หรือไม่
คำตอบ: ใช่ ที่ Ubuy Thailand ผลิตภัณฑ์นี้มีให้คุณเลือกซื้อในราคาที่เหมาะสม. Neural Networks and Deep Learning: A Textbook ไม่มีให้บริการในพื้นที่ แต่คุณสามารถไว้วางใจเราด้วยบริการจัดส่งด่วนของเรา -
คำถาม:
ใช้เวลานานแค่ไหนในการรับสินค้าหลังจากทำการสั่งซื้อ?
คำตอบ: เวลาจัดส่งของผลิตภัณฑ์ที่คุณสั่งซื้อจะแตกต่างกันไปตามสิ่งที่คุณสั่งซื้อและวิธีการจัดส่งที่คุณเลือก. เวลาจัดส่งโดยประมาณจะระบุไว้ในขั้นตอนการชำระเงิน ดังนั้นโปรดอย่ากังวลขณะช้อปปิ้ง
English edition Charu C. Aggarwal Format: Hardcover Editorial Review
Neural Networks And Deep Learning: A Textbook offers a comprehensive insight into machine learning algorithms and theories. This second edition, published by Springer on June 30, 2023, spans 553 pages, making it a thorough guide for both beginners and experienced practitioners. It is available in English and provides an extensive overview of neural networks, featuring detailed explanations and practical examples. The book also covers the latest advancements in the field, making it an essential resource for anyone looking to deepen their understanding of deep learning techniques. Particularly well-received for its clear writing style, it serves as a critical tool for students and professionals alike.
ความคิดเห็นและคะแนนจากลูกค้า
59 การให้คะแนนของลูกค้า
-
5 ดาว
74%
-
4 ดาว
15%
-
3 ดาว
7%
-
2 ดาว
2%
-
1 ดาว
2%
แบ่งปันความคิดของคุณกับลูกค้าท่านอื่น
แชร์ความคิดของคุณกับลูกค้ารายอื่น
ข้อดี
- Comprehensive coverage of neural network concepts
- Clear explanations and practical examples
- Suitable for beginners and experienced users
- Latest advancements in the field included
- Well-structured for easy navigation
ข้อเสีย
- Some sections may require prior knowledge of mathematics
ประวัติราคาสินค้า
ข้อมูลสำคัญ
- ข้อจำกัด: สำหรับสินค้าที่จัดส่งระหว่างประเทศ โปรดทราบว่าการรับประกันจากผู้ผลิตอาจไม่มีผลบังคับใช้ บริการหลังการขายจากผู้ผลิตอาจไม่สามารถใช้งานได้ คู่มือผลิตภัณฑ์ คำแนะนำการใช้งาน และคำเตือนด้านความปลอดภัยอาจไม่ได้จัดทำเป็นภาษาของประเทศปลายทาง สินค้า (รวมถึงเอกสารประกอบ) อาจไม่ได้ออกแบบให้สอดคล้องกับมาตรฐาน ข้อกำหนด และข้อบังคับด้านฉลากของประเทศปลายทาง และสินค้าอาจไม่สอดคล้องกับแรงดันไฟฟ้าและมาตรฐานทางไฟฟ้าอื่น ๆ ของประเทศปลายทาง (ซึ่งอาจต้องใช้ปลั๊กแปลงไฟหรือเครื่องแปลงแรงดันไฟฟ้าตามความเหมาะสม) ผู้รับสินค้ามีหน้าที่รับผิดชอบในการตรวจสอบว่าสินค้าดังกล่าวสามารถนำเข้าประเทศปลายทางได้อย่างถูกต้องตามกฎหมาย เมื่อสั่งซื้อสินค้าจาก Ubuy หรือบริษัทในเครือ ผู้รับสินค้าจะถือเป็นผู้นำเข้าตามกฎหมาย (Importer of Record) และต้องปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับทั้งหมดของประเทศปลายทาง
- ผลิตภัณฑ์บางรายการใน Ubuy ไม่ได้มีไว้เพื่อขาย เนื่องจาก Ubuy เป็นเครื่องมือค้นหาระดับโลก ผลิตภัณฑ์อยู่ภายใต้กฎระเบียบด้าน การส่งออก/การค้า
THB 3665
สั่งซื้อตอนนี้และรับสินค้าประมาณ Sunday, ตุลาคม 18
สินค้านี้ไม่ถูกจำกัดในประเทศของฉัน (หากสินค้านี้ไม่ถูกจำกัดในประเทศของคุณ กรุณาคลิกลิงก์ด้านบน ทีมงานของเราจะตรวจสอบและเปิดให้สั่งซื้อ)
จำนวน:
เหลือเพียง 3 รายการในสต็อก
การทำธุรกรรมที่ปลอดภัย
ได้รับการรับรอง PCI DSS และ ISO 27001:2022 พร้อมการชำระเงินแบบเข้ารหัสและการคุ้มครองผู้ซื้อเต็มรูปแบบทุกคำสั่งซื้อ
พันธมิตรด้านโลจิสติกส์ชั้นนำของเรา
การจัดส่งข้ามพรมแดนที่เร็วที่สุด
คุณสมบัติและประโยชน์
- Covers both classical and modern models in deep learning
- Focus on theory and algorithms of deep learning
- Rich discussions on different applications of neural architectures
- Detailed coverage of deep learning methods for text, images, and graphs
- Revised edition with greater focus on modern deep learning ideas
- Targeted towards graduate and upper undergraduate level students, as well as researchers and practitioners
การรับประกันจาก Ubuy
ช้อปสบายใจไร้กังวล ด้วยสินค้าของแท้ 100% ระบบชำระเงินปลอดภัยได้มาตรฐาน PCI DSS การปกป้องข้อมูลด้วยมาตรฐาน ISO 27001 การจัดส่งข้ามพรมแดนที่รวดเร็วที่สุด คืนสินค้าฟรี และบรรจุภัณฑ์ที่ปลอดภัยในทุกคำสั่งซื้อ*