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The Little Learner: A Straight Line to Deep Learning par Daniel P. Friedman

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Caractéristiques de l'objet

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ISBN-13: 9780262546379

Book Title: The Little Learner

ISBN: 9780262546379

Subject Area: Computers, Science

Publication Name: Little Learner : a Straight Line to Deep Learning

Publisher: MIT Press

Item Length: 9 in

Subject: Programming / Algorithms, Intelligence (Ai) & Semantics, General

Publication Year: 2023

Type: Textbook

Format: Uk-Trade Paper

Language: English

Item Height: 1 in

Author: Anurag Mendhekar, Daniel P. Friedman

Item Weight: 29.2 Oz

Item Width: 7 in

Number of Pages: 440 Pages

À propos de ce produit

Product Identifiers

Publisher

MIT Press

ISBN-10

026254637X

ISBN-13

9780262546379

eBay Product ID (ePID)

19057248125

Product Key Features

Number of Pages

440 Pages

Publication Name

Little Learner : a Straight Line to Deep Learning

Language

English

Publication Year

2023

Subject

Programming / Algorithms, Intelligence (Ai) & Semantics, General

Type

Textbook

Author

Anurag Mendhekar, Daniel P. Friedman

Subject Area

Computers, Science

Format

Uk-Trade Paper

Dimensions

Item Height

1 in

Item Weight

29.2 Oz

Item Length

9 in

Item Width

7 in

Additional Product Features

Intended Audience

Trade

LCCN

2022-045341

Dewey Edition

CLASSIFICATION_METADATA

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Illustrated

Yes

Dewey Decimal

006.31

Table Of Content

Foreword by Guy L. Steele Jr. xi Foreword by Peter Norvig xiii Preface xix Transcribing to Scheme xxiii 0. Are You Schemish? 2 1. The Lines Sleep Tonight 18 2. The More We Learn, the Tenser We Become 30 Interlude I. The More We Extend, the Less Tensor We Get 46 3. Running Down a Slippery Slope 56 4. Slip-slidin' Away 72 Interlude II. Too Many Toys Make Us Hyperactive 92 5. Target Practice 98 Interlude III. The Shape of Things to Come 112 6. An Apple a Day 116 7. The Crazy "ates" 130 8. The Nearer Your Destination, the Slower You Become 144 Interlude IV. Smooth Operator 154 9. Be Adamant 162 Interlude V. Extensio Magnifico! 176 10. Doing the Neuron Dance 194 11. In Love with the Shape of Relu 212 12. Rock Around the Block 236 13. An Eye for an Iris 250 Interlude VI. How the Model Trains 270 Interlude VII. Are Your Signals Crossed? 282 14. It's Really Not That Convoluted 298 15. ...But It Is Correlated! 320 Epilogue. We've Only Just Begun 342 Appendix A. Ghost in the Machine 350 Appendix B. I Could Have Raced All Day 374 Acknowledgments 399 References 401 Index 402

Synopsis

A highly accessible, step-by-step introduction to deep learning, written in an engaging, question-and-answer style. The Little Learner introduces deep learning from the bottom up, inviting students to learn by doing. With the characteristic humor and Socratic approach of classroom favorites The Little Schemer and The Little Typer, this kindred text explains the workings of deep neural networks by constructing them incrementally from first principles using little programs that build on one another. Starting from scratch, the reader is led through a complete implementation of a substantial application- a recognizer for noisy Morse code signals. Example-driven and highly accessible, The Little Learner covers all of the concepts necessary to develop an intuitive understanding of the workings of deep neural networks, including tensors, extended operators, gradient descent algorithms, artificial neurons, dense networks, convolutional networks, residual networks, and automatic differentiation. Conversational style, illustrations, and question-and-answer format make deep learning accessible and fun Incremental approach constructs advanced concepts from first principles Presents key ideas of machine learning using a small, manageable subset of the Scheme language Suitable for anyone with knowledge of high school math and some programming experience, The Little Learner introduces deep learning from the bottom up, inviting students to learn by doing. With the characteristic humor and Socratic approach of classroom favorites The Little Schemer and The Little Typer, this kindred text explains the workings of deep neural networks by constructing them incrementally from first principles using little programs that build on one another. Example-driven and highly accessible, The Little Learner covers all of the concepts necessary to develop an intuitive understanding of the workings of deep neural networks, including tensors, extended operators, gradient descent algorithms, artificial neurons, dense networks, convolutional networks, residual networks, and automatic differentiation. Conversational style, illustrations, and question-and-answer format make deep learning accessible and fun, Presents key ideas of machine learning using a small, manageable subset of the Scheme language, Suitable for anyone with knowledge of high school math and some basic programming experience

Illustrated by

Su, Qingqing

LC Classification Number

Q325.73.F75 2023

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Informations sur le vendeur professionnel

Premier Books LLC

David Taylor

26C Trolley Sq

19806-3356 Wilmington, DE

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Exclus :

APO/FPO, Alaska/Hawaï, Barbade, Biélorussie, Guadeloupe, Guyane, Libye, Martinique, Nouvelle-Calédonie, Panama, Papouasie-Nouvelle-Guinée, Polynésie française, Protectorats américains, Russie, Réunion, Samoa occidentales, Ukraine, Venezuela

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