Detalles MARC
| 000 -LEADER |
|---|
| fixed length control field |
03419nam a2200385 a 4500 |
| 003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER |
|---|
| control field |
co-ctgiumayor |
| 005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION |
|---|
| control field |
20240715092210.0 |
| 006 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--ADDITIONAL MATERIAL CHARACTERISTICS |
|---|
| fixed length control field |
m d |
| 007 - PHYSICAL DESCRIPTION FIXED FIELD--GENERAL INFORMATION |
|---|
| fixed length control field |
cr cnu---uuuuu |
| 008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION |
|---|
| fixed length control field |
180825s2018 s 000 0 eng d |
| 020 ## - INTERNATIONAL STANDARD BOOK NUMBER |
|---|
| International Standard Book Number |
9783319944630 |
| 040 ## - CATALOGING SOURCE |
|---|
| Original cataloging agency |
CO-CtgIUMC |
| Language of cataloging |
spa |
| Transcribing agency |
coctgiumc |
| Modifying agency |
rda |
| 082 04 - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER |
|---|
| Classification number |
006.3 |
| Item number |
A266 |
| Edition number |
23 |
| 100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Personal name |
Aggarwal, Charu C., |
| Relator term |
autor. |
| Relationship |
aut. |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 245 10 - TITLE STATEMENT |
|---|
| Title |
Neural networks and deep learning |
| Medium |
[electronic resource] : |
| Remainder of title |
A Textbook / |
| Statement of responsibility, etc. |
by Charu C. Aggarwal. |
| 264 #4 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE |
|---|
| Place of production, publication, distribution, manufacture |
Cham : : |
| Name of producer, publisher, distributor, manufacturer |
Springer International Publishing : : |
| -- |
Imprint: Springer,, |
| Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice |
2018 |
| 264 #1 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE |
|---|
| Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice |
2018 |
| 300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION |
|---|
| Extent |
XXIII, 497 páginas. 139 illus., 11 illus. in color. : |
| Other physical details |
online resource. |
| 336 ## - CONTENT TYPE |
|---|
| Content type term |
texto |
| Content type code |
txt |
| Source |
rdacontent |
| 337 ## - MEDIA TYPE |
|---|
| Media type term |
computador |
| Media type code |
c |
| Source |
rdamedia |
| 338 ## - CARRIER TYPE |
|---|
| Carrier type term |
recurso en línea |
| Carrier type code |
cr |
| Source |
rdacarrier |
| 347 ## - DIGITAL FILE CHARACTERISTICS |
|---|
| File type |
text file |
| Encoding format |
PDF |
| Source |
rda |
| 504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE |
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| Bibliography, etc. note |
Incluye referencias bibliográficas e índice. |
| 505 0# - FORMATTED CONTENTS NOTE |
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| Formatted contents note |
1 An Introduction to Neural Networks -- 2 Machine Learning with Shallow Neural Networks -- 3 Training Deep Neural Networks -- 4 Teaching Deep Learners to Generalize -- 5 Radical Basis Function Networks -- 6 Restricted Boltzmann Machines -- 7 Recurrent Neural Networks -- 8 Convolutional Neural Networks -- 9 Deep Reinforcement Learning -- 10 Advanced Topics in Deep Learning. |
| 520 ## - SUMMARY, ETC. |
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| Summary, etc. |
Este libro cubre los modelos clásicos y modernos en el aprendizaje profundo. El enfoque principal est en la teoría y los algoritmos del aprendizaje profundo. La teoría y los algoritmos de las redes neuronales son particularmente importantes para comprender conceptos importantes, de modo que uno pueda comprender los conceptos de diseño importantes de las arquitecturas neuronales en diferentes aplicaciones. Por que funcionan las redes neuronales? Cuándo funcionan mejor que los modelos estándar de aprendizaje automático? Cuándo es útil la profundidad? Por que es tan difícil entrenar redes neuronales? Cuáles son las trampas? Las aplicaciones asociadas con muchas áreas diferentes como sistemas de recomendación, traducción automática, subtítulos de imágenes, clasificación de imágenes, juegos basados en aprendizaje por refuerzo y análisis de texto están cubiertos. Los capítulos de este libro abarcan tres categorías: Los fundamentos de las redes neuronales: muchos modelos tradicionales de aprendizaje automático pueden entenderse como casos especiales de redes neuronales. En los dos primeros capítulos se hace hincapié en comprender la relación entre el aprendizaje automático tradicional y las redes neuronales. Las máquinas de vectores de soporte, la regresión lineal / logística, la descomposición de valores singulares, la factorización matricial y los sistemas de recomendación son casos especiales de redes neuronales. Estos métodos se estudian junto con métodos recientes de ingeniería de características como word2vec. |
| 650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM |
|---|
| Topical term or geographic name entry element |
Inteligencia artificial. |
| 650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM |
|---|
| Topical term or geographic name entry element |
Sistemas de información. |
| 650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM |
|---|
| Topical term or geographic name entry element |
Ciencias de la computación. |
| 650 24 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM |
|---|
| Topical term or geographic name entry element |
Sistemas de información y comunicación. |
| 650 24 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM |
|---|
| Topical term or geographic name entry element |
Arquitectura de procesadores. |
| 710 2# - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME |
|---|
| Corporate name or jurisdiction name as entry element |
SpringerLink (Online service) |
| 773 0# - HOST ITEM ENTRY |
|---|
| Title |
Springer eBooks |
| 856 ## - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS |
|---|
| Uniform Resource Identifier |
<a href="https://drive.google.com/file/d/1zdni8kPrHJt-r4Tx0C4pv2fG9nXTk4aA/view?usp=sharing">https://drive.google.com/file/d/1zdni8kPrHJt-r4Tx0C4pv2fG9nXTk4aA/view?usp=sharing</a> |
| Public note |
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| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) |
|---|
| Koha item type |
Libros electrónicos |
| Source of classification or shelving scheme |
Dewey Decimal Classification |
