Deep Learning Architectures

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Descrição

This book describes how neural networks operate from the mathematical point of view. As a result, neural networks can be interpreted both as function universal approximators and information processors. The book bridges the gap between ideas and concepts of neural networks, which are used nowadays at an intuitive level, and the precise modern mathematical language, presenting the best practices of the former and enjoying the robustness and elegance of the latter.

This book can be used in a graduate course in deep learning, with the first few parts being accessible to senior undergraduates. In addition, the book will be of wide interest to machine learning researchers who are interested in a theoretical understanding of the subject.

Sobre o Livro

Do ponto de vista matemático, a obra descreve o funcionamento de redes neurais e mostra como elas atuam tanto como aproximadores universais de funções quanto como processadores de informação.

O texto faz a ponte entre conceitos usados de forma intuitiva hoje e a linguagem matemática moderna, apresentando práticas consolidadas e uma formulação rigorosa dos fundamentos.

Pode ser usado em curso de pós-graduação em deep learning, com as primeiras partes acessíveis a alunos de graduação sênior, e interessa a quem busca uma compreensão teórica dos modelos de aprendizado profundo.