Książki na temat „Apprentissage profond – Réseaux neuronaux (informatique)”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 29 najlepszych książek naukowych na temat „Apprentissage profond – Réseaux neuronaux (informatique)”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj książki z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Rojas, Raúl. Neural networks: A systematic introduction. Berlin: Springer-Verlag, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaThomas, Schiex, red. Intelligence artificielle et informatique théorique. Toulouse: Cépaduès-éd., 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaSøren, Brunak, red. Bioinformatics: The machine learning approach. Wyd. 2. Cambridge, Mass: MIT Press, 2001.
Znajdź pełny tekst źródłaE, Nicholson Ann, red. Bayesian artificial intelligence. Wyd. 2. Boca Raton, FL: CRC Press, 2011.
Znajdź pełny tekst źródłaDeep Learning: A Practitioner's Approach. O'Reilly Media, 2017.
Znajdź pełny tekst źródłaKorb, Kevin B., i Ann E. Nicholson. Bayesian Artificial Intelligence. Taylor & Francis Group, 2003.
Znajdź pełny tekst źródłaBayesian Artificial Intelligence. Taylor & Francis Group, 2023.
Znajdź pełny tekst źródłaApplied Deep Learning and Computer Vision for Self-Driving Cars: Build Autonomous Vehicles Using Deep Neural Networks and Behavior-Cloning Techniques. Packt Publishing, Limited, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaFundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms. O'Reilly Media, 2017.
Znajdź pełny tekst źródłaBayesian Networks and Decision Graphs (Information Science and Statistics). Springer, 2007.
Znajdź pełny tekst źródłaNielsen, Thomas D., i Finn V. Jensen. Bayesian Networks and Decision Graphs. Springer New York, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaPractical AI for Cybersecurity. Auerbach Publishers, Incorporated, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaDas, Ravi. Practical AI for Cybersecurity. Auerbach Publishers, Incorporated, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaDas, Ravi. Practical AI for Cybersecurity. Auerbach Publishers, Incorporated, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaR Deep Learning Cookbook: Solve complex neural net problems with TensorFlow, H2O and MXNet. Packt Publishing - ebooks Account, 2017.
Znajdź pełny tekst źródłaNedjah, Nadia, Heitor Silverio Lopes i Luiza De Macedo Mourelle. Evolutionary Multi-Objective System Design: Theory and Applications. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaNedjah, Nadia, Heitor Silverio Lopes i Luiza De Macedo Mourelle. Evolutionary Multi-Objective System Design: Theory and Applications. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaNedjah, Nadia, Luiza de Macedo Mourelle i Heitor Silvério Lopes. Evolutionary Multi-Objective System Design. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaEvolutionary Multi-Objective System Design: Theory and Applications. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaR Deep Learning Essentials: A step-by-step guide to building deep learning models using TensorFlow, Keras, and MXNet, 2nd Edition. Packt Publishing, 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaCresson, Rémi. Deep Learning for Remote Sensing Images with Open Source Software. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaCresson, Rémi. Deep Learning for Remote Sensing Images with Open Source Software. Taylor & Francis Group, 2022.
Znajdź pełny tekst źródłaCresson, Rémi. Deep Learning for Remote Sensing Images with Open Source Software. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaCresson, Rémi. Deep Learning for Remote Sensing Images with Open Source Software. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaCresson, Rémi. Deep Learning for Remote Sensing Images with Open Source Software. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaDeep Learning for Remote Sensing Images with Open Source Software. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaAbbott, L. F., i Peter Dayan. Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems. The MIT Press, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaArslan, Hüseyin, i Ertuğrul Başar. Flexible and Cognitive Radio Access Technologies for 5G and Beyond. Institution of Engineering & Technology, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaFlexible and Cognitive Radio Access Technologies for 5G and Beyond. Institution of Engineering & Technology, 2020.
Znajdź pełny tekst źródła