Mathematics of Deep Learning
eBook - ePub

Mathematics of Deep Learning

An Introduction

Leonid Berlyand, Pierre-Emmanuel Jabin

  1. 132 pagine
  2. English
  3. ePUB (disponibile sull'app)
  4. Disponibile su iOS e Android
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Mathematics of Deep Learning

An Introduction

Leonid Berlyand, Pierre-Emmanuel Jabin

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Informazioni sul libro

The goal of this book is to provide a mathematical perspective on some key elements of the so-called deep neural networks (DNNs). Much of the interest in deep learning has focused on the implementation of DNN-based algorithms. Our hope is that this compact textbook will offer a complementary point of view that emphasizes the underlying mathematical ideas. We believe that a more foundational perspective will help to answer important questions that have only received empirical answers so far.

The material is based on a one-semester course Introduction to Mathematics of Deep Learning" for senior undergraduate mathematics majors and first year graduate students in mathematics. Our goal is to introduce basic concepts from deep learning in a rigorous mathematical fashion, e.g introduce mathematical definitions of deep neural networks (DNNs), loss functions, the backpropagation algorithm, etc. We attempt to identify for each concept the simplest setting that minimizes technicalities but still contains the key mathematics.

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Informazioni

Editore
De Gruyter
Anno
2023
ISBN
9783111025803

Indice dei contenuti

  1. Title Page
  2. Copyright
  3. Contents
  4. 1 About this book
  5. 2 Introduction to machine learning: what and why?
  6. 3 Classification problem
  7. 4 The fundamentals of artificial neural networks
  8. 5 Supervised, unsupervised, and semisupervised learning
  9. 6 The regression problem
  10. 7 Support vector machine
  11. 8 Gradient descent method in the training of DNNs
  12. 9 Backpropagation
  13. 10 Convolutional neural networks
  14. Subject Index
Stili delle citazioni per Mathematics of Deep Learning

APA 6 Citation

Berlyand, L., & Jabin, P.-E. (2023). Mathematics of Deep Learning (1st ed.). De Gruyter. Retrieved from https://www.perlego.com/book/3853857 (Original work published 2023)

Chicago Citation

Berlyand, Leonid, and Pierre-Emmanuel Jabin. (2023) 2023. Mathematics of Deep Learning. 1st ed. De Gruyter. https://www.perlego.com/book/3853857.

Harvard Citation

Berlyand, L. and Jabin, P.-E. (2023) Mathematics of Deep Learning. 1st edn. De Gruyter. Available at: https://www.perlego.com/book/3853857 (Accessed: 19 June 2024).

MLA 7 Citation

Berlyand, Leonid, and Pierre-Emmanuel Jabin. Mathematics of Deep Learning. 1st ed. De Gruyter, 2023. Web. 19 June 2024.