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现货 Learning Deep Architectures for AI 英文原版 人工智能中的深度结构学习

原版正版，全新现货。

￥ 399 全新

仅1件

北京昌平
认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者Yoshua Bengio

出版社now publishers Inc

ISBN9781601982940

出版时间2009

装帧平装

页数144页

货号x616

上书时间2019-05-05

书香无界北京外文书店

六年老店
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品相描述：全新
原版正版，全新现货。
商品描述
Can machine learning deliver AI? Theoretical results, inspiration from the brain and cognition, as well as machine learning experiments suggest that in order to learn the kind of complicated functions that can represent high-level abstractions (e.g. in vision, language, and other AI-level tasks), one would need deep architectures. Deep architectures are composed of multiple levels of non-linear operations, such as in neural nets with many hidden layers, graphical models with many levels of latent variables, or in complicated propositional formulae re-using many sub-formulae. Each level of the architecture represents features at a different level of abstraction, defined as a composition of lower-level features. Searching the parameter space of deep architectures is a difficult task, but new algorithms have been discovered and a new sub-area has emerged in the machine learning community since 2006, following these discoveries. Learning Deep Architectures for AI discusses the motivations for and principles of learning algorithms for deep architectures. By analyzing and comparing recent results with different learning algorithms for deep architectures, explanations for their success are proposed and discussed, highlighting challenges and suggesting avenues for future explorations in this area.

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