Deep Generative Modeling 1st ed. 2022

Спецификации:
Автор: Jakub M. Tomczak
Количество страниц: 197
Год публикации: 2023
ID товара: 73928166
11104
14125
-21%
Продавец: Minced 4.3
В корзину
540 / мес.
При условии, что сумма кредита 11104 сроком на 36 месяца, условия будут следующими: ежемесячный взнос - 540 , годовая процентная ставка - 28,20%, комиссия за ежемесячное администрирование договора - 0.6%, комиссия за составление договора - 3%, BVKKMN - 49,42%, общая сумма, уплаченная получателем потребительского кредита составит 19440 .
Поставщик услуг: «AS Inbank filialas».

3 3702
Без подорожания
Ваш город

БЕСПЛАТНО заберите в Вильнюсе, в магазине (Проспект Лайсвес 75)

6 сентября

000

БЕСПЛАТНО заберите в Вильнюсе, в магазине (Ул. Упес 9 (ТЦ «CUP»))

6 сентября

000

БЕСПЛАТНО заберите в Каунасе, в магазине (Ул. К. Баршауско 66А, ТЦ «Molas»)

6 сентября

000

БЕСПЛАТНО заберите в Клайпеде, в Шяуляй, в Паневежисе, в магазине

7 сентября

000

Заберите в Pigu терминале в Вильнюсе

7 сентября

199

Заберите в LP EXPRESS терминале

7 сентября

219

Доставим на дом

9 сентября

349

Заберите в почтовом отделении Литвы

10 сентября

149

Забери в пакомате Omniva

10 сентября

265

Заберите в терминале Smartpost

10 сентября

269

Внимание! Сроки доставки являются предварительными, так как cроки обновляются в зависимости от фактического времени размещения заказа и оплаты. Окончательный срок доставки указывается продавцом после подтверждения заказа.

Продавец: Minced 4.3

Описание товара: Deep Generative Modeling 1st ed. 2022

This textbook tackles the problem of formulating AI systems by combining probabilistic modeling and deep learning. Moreover, it goes beyond typical predictive modeling and brings together supervised learning and unsupervised learning. The resulting paradigm, called deep generative modeling, utilizes the generative perspective on perceiving the surrounding world. It assumes that each phenomenon is driven by an underlying generative process that defines a joint distribution over random variables and their stochastic interactions, i.e., how events occur and in what order. The adjective "deep" comes from the fact that the distribution is parameterized using deep neural networks. There are two distinct traits of deep generative modeling. First, the application of deep neural networks allows rich and flexible parameterization of distributions. Second, the principled manner of modeling stochastic dependencies using probability theory ensures rigorous formulation and prevents potential flaws in reasoning. Moreover, probability theory provides a unified framework where the likelihood function plays a crucial role in quantifying uncertainty and defining objective functions. Deep Generative Modeling is designed to appeal to curious students, engineers, and researchers with a modest mathematical background in undergraduate calculus, linear algebra, probability theory, and the basics in machine learning, deep learning, and programming in Python and PyTorch (or other deep learning libraries). It will appeal to students and researchers from a variety of backgrounds, including computer science, engineering, data science, physics, and bioinformatics, who wish to become familiar with deep generative modeling. To engage the reader, the book introduces fundamental concepts with specific examples and code snippets. The full code accompanying the book is available on github. The ultimate aim of the book is to outline the most important techniques in deep generative modeling and, eventually, enable readers to formulate new models and implement them.

Общая информация o: Deep Generative Modeling 1st ed. 2022

ID товара: 73928166
Категория: Книги по экономике
Количество упаковок товара: 1 шт.
Размеры и вес упаковки (1): 0,3 x 0,3 x 0,1 м, 0,2 кг
Издательство: Springer Nature Switzerland AG
Язык публикации: Aнглийский
Тип: Информационные технологии
Автор: Jakub M. Tomczak
Количество страниц: 197
Год публикации: 2023

Изображения продуктов приведены исключительно в иллюстративных целях и являются примерными. Ссылки на видео в описании товара предназначены только для информационных целей, поэтому информация, которую они содержат, может отличаться от самого товара. Цвета, надписи, параметры, размеры, функции и/или любые другие характеристики оригинальных продуктов из-за их визуальных характеристик могут отличаться от реальных, поэтому, пожалуйста, ознакомьтесь со спецификациями продукта, приведенными в описании продукта.

Рейтинги и отзывы (0)

Deep Generative Modeling 1st ed. 2022
Будьте первым, кто оставит отзыв!
Этот товар могут оценить только его покупатели, зарегистрированные на Pigu.lt.
Оценить товар

Вопросы и ответы (0)

Спросите об этом товаре у других покупателей!
Задать вопрос
Ваш вопрос успешно отправлен. На этот вопрос будет дан ответ в течение 3 рабочих дней
Вопрос должен состоять не менее чем из 10 символов