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Elements of Deep Learning
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Elements of Deep Learning emphasizes both theoretical depth and real-world application with PyTorch-based code examples.
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Besondere Merkmale
Comprehensive Coverage
Covers key concepts of deep learning, including neural networks, optimization, and practical applications, making it suitable for both beginners and advanced learners seeking to deepen their knowledge.
Hands-On Approach
Includes practical examples and exercises that encourage users to apply theoretical knowledge to real-world scenarios, enhancing understanding and retention of deep learning techniques.
Expert Insights
Authored by leading experts in the field, providing authoritative perspectives and cutting-edge research insights that help learners stay updated with the latest trends and developments in deep learning.
Produktdetails
- This textbook offers a comprehensive introduction to deep learning and neural networks, integrating core foundations with the latest advances. It begins with essential machine learning concepts and classic neural network architectures before progressing through convolutional models, backpropagation, regularization, generalization theory, PAC learning, and Boltzmann machines. Advanced chapters cover sequence models — including recurrent networks, LSTMs, attention, Transformers, state-space models, and large language models — alongside deep generative approaches such as VAEs, GANs, and diffusion models. Emerging topics include graph neural networks, self-supervised learning, metric learning, reinforcement learning, meta-learning, model compression, and knowledge distillation.Balancing mathematical rigor with hands-on practice, Elements of Deep Learning emphasizes both theoretical depth and real-world application. Different theories are introduced with PyTorch-based code examples, helping readers to translate theory into implementation. Organized into five sections—fundamentals, sequence models, generative models, emerging topics, and practice—the text provides a unified roadmap for mastering modern deep learning.Designed for advanced undergraduates, graduate students, instructors, and professionals in engineering, computer science, mathematics, and related fields, this book serves both as a primary course text and a reliable reference. With minimal prerequisites in linear algebra and calculus, it offers accessible explanations while equipping readers with practical tools for applications in vision, language, signal processing, healthcare, and beyond.
| Publisher | Springer |
| Publication date | May 8, 2026 |
| Language | English |
| Print length | 596 pages |
| ISBN-10 | 3032107377 |
| ISBN-13 | 978-3032107374 |
| Item Weight | 3.15 pounds (1.43 kg) |
| Dimensions | 7.28 x 1.22 x 10.1 inches (18.5 x 3.1 x 25.7 cm) |
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Intelligence & Semantics Editorial Review
Elements of Deep Learning offers a comprehensive exploration of advanced concepts in deep learning, presented in a 596-page volume by Springer. This book, published on May 8, 2026, is an essential read for those wishing to deepen their understanding of machine learning techniques. With its clear structure and expert insight, it caters to both newcomers and seasoned practitioners in the field. The robust dimensions of the book (7.28 x 1.22 x 10.1 inches) enhance its usability, making it an ideal addition to any academic or professional library.
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Vorteile
- In-depth coverage of deep learning topics
- Ideal for both beginners and experts
- Comprehensive 596-page resource
- Includes practical applications and examples
- Published by renowned Springer publishers
Nachteile
- Print weight may be cumbersome for some readers
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“Great products and very good service: very easy and very fast international delivery.”
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