Mathematical Aspects of Deep Learning | Buch

Cover: 9781316516782 | Mathematical Aspects of Deep Learning | Gitta Kutyniok (u. a.) | Buch

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Beschreibung

The development of a theoretical foundation for deep learning methods constitutes one of the most active and exciting research topics in applied mathematics. Written by leading experts in the field, this book acts as a mathematical introduction to deep learning for researchers and graduate students trying to get into the field.

Inhaltsverzeichnis

1. The modern mathematics of deep learning Julius Berner, Philipp Grohs, Gitta Kutyniok and Philipp Petersen; 2. Generalization in deep learning Kenji Kawaguchi, Leslie Pack Kaelbling, and Yoshua Bengio; 3. Expressivity of deep neural networks Ingo Gühring, Mones Raslan and Gitta Kutyniok; 4. Optimization landscape of neural networks René Vidal, Zhihui Zhu and Benjamin D. Haeffele; 5. Explaining the decisions of convolutional and recurrent neural networks Wojciech Samek, Leila Arras, Ahmed Osman, Grégoire Montavon and Klaus-Robert Müller; 6. Stochastic feedforward neural networks: universal approximation Thomas Merkh and Guido Montúfar; 7. Deep learning as sparsity enforcing algorithms A. Aberdam and J. Sulam; 8. The scattering transform Joan Bruna; 9. Deep generative models and inverse problems Alexandros G. Dimakis; 10. A dynamical systems and optimal control approach to deep learning Weinan E, Jiequn Han and Qianxiao Li; 11. Bridging many-body quantum physics and deep learning via tensor networks Yoav Levine, Or Sharir, Nadav Cohen and Amnon Shashua.

Details

Erscheinungsjahr:	2022
Genre:	Informatik
Rubrik:	Naturwissenschaften & Technik
Medium:	Buch
Inhalt:	Gebunden
ISBN-13:	9781316516782
ISBN-10:	1316516784
Sprache:	Englisch
Einband:	Gebunden
Redaktion:	Kutyniok, Gitta Grohs, Philipp
Hersteller:	Cambridge University Press
Maße:	247 x 171 x 28 mm
Von/Mit:	Gitta Kutyniok (u. a.)
Erscheinungsdatum:	22.12.2022
Gewicht:	1,072 kg

Artikel-ID: 121612612

Inhaltsverzeichnis

Details

Erscheinungsjahr:	2022
Genre:	Informatik
Rubrik:	Naturwissenschaften & Technik
Medium:	Buch
Inhalt:	Gebunden
ISBN-13:	9781316516782
ISBN-10:	1316516784
Sprache:	Englisch
Einband:	Gebunden
Redaktion:	Kutyniok, Gitta Grohs, Philipp
Hersteller:	Cambridge University Press
Maße:	247 x 171 x 28 mm
Von/Mit:	Gitta Kutyniok (u. a.)
Erscheinungsdatum:	22.12.2022
Gewicht:	1,072 kg