Mathematical Theory of Deep Learning
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
26.02.2027
Abbildungen
Approx. 355 p. 54 illus. in color.
Verlag
SpringerSeitenzahl
256
Maße (B/H)
15,5/23,5 cm
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-032-39921-2
This open access book offers a comprehensive introduction to a wide variety of topics in the mathematical theory of deep learning. These include questions pertaining to the prowess of deep neural networks, the surprising effectiveness of current learning algorithms, and the puzzling capability of huge neural networks to make accurate predictions on unseen data. The text focuses on rigorous but accessible results, and provides deep insights into the reasons why this field has been so successful. The book proves useful for mathematicians with a working knowledge of probability theory, linear algebra, and analysis.
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