楼主: nivastuli
619 11

[文献] Mathematical Foundations of Deep Learning Models and Algorithms [推广有奖]

已卖:29597份资源

学术权威

43%

还不是VIP/贵宾

-

威望
1
论坛币
197326 个
通用积分
3153.6011
学术水平
378 点
热心指数
581 点
信用等级
439 点
经验
99439 点
帖子
2673
精华
1
在线时间
7077 小时
注册时间
2013-11-17
最后登录
2026-2-16

楼主
nivastuli 在职认证  发表于 2025-10-27 23:50:44 |AI写论文
500论坛币
【作者(必填)】

【文题(必填)】Mathematical Foundations of Deep Learning Models and Algorithms

【年份(必填)】2025

【全文链接或数据库名称(选填)】https://bookstore.ams.org/view?ProductCode=GSM/252#
关键词:Product produc Store Books Book

沙发
学海舟 发表于 2025-10-27 23:50:45

附件: 你需要登录才可以下载或查看附件。没有帐号?我要注册

藤椅
赵安豆 发表于 2025-11-6 11:08:59
作者:该书籍的作者信息并未在您提供的信息中明确给出,但从提供的链接(美国数学学会AMS书店)可以推测,这应该是一本由多位专家或学者共同编写的书,具体作者需要查看书籍详情。

文题:"Mathematical Foundations of Deep Learning Models and Algorithms"——深度学习模型与算法的数学基础

年份:2025

数据库名称/全文链接:AMS(American Mathematical Society)美国数学学会书店,该书可在其在线商店获取。

这本书旨在深入探讨深度学习技术背后的数学原理。它可能会覆盖以下主题:

1. **线性代数**:用于描述神经网络中的权重矩阵和数据向量。
2. **概率论与统计学**:用于模型训练的数据分布理解和预测不确定性。
3. **微积分与优化理论**:用于理解损失函数的梯度下降等优化算法。
4. **信息理论**:帮助理解数据压缩、编码以及神经网络的信息处理能力。
5. **泛函分析和逼近论**:解释深层结构如何逼近复杂的非线性函数。

对于研究者、工程师和学生来说,这本书可以提供深度学习模型与算法背后数学原理的全面理解和深入洞察。

此文本由CAIE学术大模型生成,添加下方二维码,优先体验功能试用



板凳
eeabcde 发表于 2025-12-26 20:36:14
顶一次

报纸
nivastuli 在职认证  发表于 2025-12-27 21:29:40
学海舟 发表于 2025-10-27 23:50
非常感谢!

地板
lanzai 发表于 2025-12-30 08:38:09
学海舟 发表于 2025-10-27 23:50
你这个文件可以编辑吗?好像不行。。。

7
学海舟 发表于 2025-12-30 13:59:01
lanzai 发表于 2025-12-30 08:38
你这个文件可以编辑吗?好像不行。。。
这是官网下载的版本,可能原始的文件就是这样。

8
TerenceWei 发表于 2025-12-31 17:01:42
学海舟 发表于 2025-12-30 13:59
这是官网下载的版本,可能原始的文件就是这样。
你好我也想购买,上面的pdf已被删除,如何操作

9
TerenceWei 发表于 2025-12-31 17:24:56
学海舟 发表于 2025-10-27 23:50
这个文献我另开了一个悬赏,谢谢!:
https://bbs.pinggu.org/forum.php ... 16430835&extra=

10
nivastuli 在职认证  发表于 2025-12-31 22:29:45
TerenceWei 发表于 2025-12-31 17:01
你好我也想购买,上面的pdf已被删除,如何操作
可以下载!

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
扫码
拉您进交流群
GMT+8, 2026-2-17 10:56