Neural Networks and Numerical Analysis
agt 2022 · De Gruyter Series in Applied and Numerical Mathematics Livre 6 · Walter de Gruyter GmbH & Co KG
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174
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À propos de cet e-book
This book uses numerical analysis as the main tool to investigate methods in machine learning and neural networks. The efficiency of neural network representations for general functions and for polynomial functions is studied in detail, together with an original description of the Latin hypercube method and of the ADAM algorithm for training. Furthermore, unique features include the use of Tensorflow for implementation session, and the description of on going research about the construction of new optimized numerical schemes.
À propos de l'auteur
Bruno Després, Sorbonne University, France.
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