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    Erscheinungsjahr 2020
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    Santry | Demystifying Deep Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Santry Demystifying Deep Learning

    An Introduction to the Mathematics of Neural Networks
    1. Auflage 2023
    Verlag: Wiley
    ISBN: 978-1-394-20560-8
    Medium: Buch
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    Borhani / Watt / Katsaggelos | Machine Learning Refined | Buch | Sack Fachmedien

    Borhani / Watt / Katsaggelos Machine Learning Refined

    2. Auflage 2020
    Verlag: Cambridge University Press
    ISBN: 978-1-108-48072-7
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    ADVERSARIAL MACHINE LEARNING | Buch | Sack Fachmedien

    ADVERSARIAL MACHINE LEARNING

    Erscheinungsjahr 2018
    Verlag: MORGAN & CLAYPOOL
    ISBN: 978-1-68173-395-1
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    Gaber / Rehman | Federated Learning Systems | Buch | Sack Fachmedien

    Gaber / Rehman Federated Learning Systems

    Towards Next-Generation AI
    1. Auflage 2021
    Verlag: Springer International Publishing
    ISBN: 978-3-030-70603-6
    Medium: Buch
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    Wani / Sayed-Mouchaweh / Kantardzic | Deep Learning Applications | Buch | Sack Fachmedien

    Wani / Sayed-Mouchaweh / Kantardzic Deep Learning Applications

    1. Auflage 2020
    Verlag: Springer Nature Singapore
    ISBN: 978-981-15-1815-7
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    Principe | Information Theoretic Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Principe Information Theoretic Learning

    Renyi's Entropy and Kernel Perspectives
    2010
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-1-4614-2585-4
    Medium: Buch
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    Khanna / Awad | Efficient Learning Machines | Buch | Sack Fachmedien

    Khanna / Awad Efficient Learning Machines

    Theories, Concepts, and Applications for Engineers and System Designers
    1. Auflage 2015
    Verlag: Apress
    ISBN: 978-1-4302-5989-3
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    Goutte / Cancedda / Dymetman | Learning Machine Translation | Buch | Sack Fachmedien

    Goutte / Cancedda / Dymetman Learning Machine Translation

    Erscheinungsjahr 2008
    Verlag: Penguin Random House LLC
    ISBN: 978-0-262-07297-7
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    Angelov Autonomous Learning Systems

    From Data Streams to Knowledge in Real-Time
    1. Auflage 2013
    Verlag: Wiley
    ISBN: 978-1-119-95152-0
    Medium: Buch
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    El-Amir / Hamdy | Deep Learning Pipeline | Buch | Sack Fachmedien

    El-Amir / Hamdy Deep Learning Pipeline

    Building a Deep Learning Model with Tensorflow
    1. Auflage 2019
    Verlag: Apress
    ISBN: 978-1-4842-5348-9
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    Patel | Praxisbuch Unsupervised Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Patel Praxisbuch Unsupervised Learning

    Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren
    1. Auflage 2020
    Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH
    ISBN: 978-3-96009-127-1
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    Vasilev / Slater / Spacagna | Python Deep Learning | eBook | Sack Fachmedien
    E-Book

    Vasilev / Slater / Spacagna Python Deep Learning

    Exploring deep learning techniques and neural network architectures with PyTorch, Keras, and TensorFlow
    2. Auflage 2019
    Verlag: De Gruyter
    ISBN: 978-1-78934-970-2
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    Format: EPUB
     Kopierschutz: Kein
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    Kühn / Menzel / Stamatescu | Adaptivity and Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Kühn / Menzel / Stamatescu Adaptivity and Learning

    An Interdisciplinary Debate
    2003
    Verlag: Springer Berlin Heidelberg
    ISBN: 978-3-540-00091-4
    Medium: Buch
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    Li Machine Learning Methods

    1. Auflage 2024
    Verlag: Springer Nature Singapore
    ISBN: 978-981-99-3916-9
    Medium: Buch
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    Dong / Zhang / Ding | Deep Reinforcement Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Dong / Zhang / Ding Deep Reinforcement Learning

    Fundamentals, Research and Applications
    1. Auflage 2020
    Verlag: Springer Nature Singapore
    ISBN: 978-981-15-4097-4
    Medium: Buch
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    Dorronsoro / Talbi / Pavone Optimization and Learning

    5th International Conference, OLA 2022, Syracuse, Sicilia, Italy, July 18¿20, 2022, Proceedings
    1. Auflage 2022
    Verlag: Springer International Publishing
    ISBN: 978-3-031-22038-8
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    Esuli / Sebastiani / Fabris Learning to Quantify

    1. Auflage 2023
    Verlag: Springer International Publishing
    ISBN: 978-3-031-20466-1
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    Ahn / Chen / Moore Iterative Learning Control

    Robustness and Monotonic Convergence for Interval Systems
    2007
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-1-84628-846-3
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    Dorronsoro / Ruiz / Talbi Optimization and Learning

    Third International Conference, OLA 2020, Cádiz, Spain, February 17¿19, 2020, Proceedings
    1. Auflage 2020
    Verlag: Springer International Publishing
    ISBN: 978-3-030-41912-7
    Medium: Buch
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    Tsihrintzis / Jain / Virvou Machine Learning Paradigms

    Applications of Learning and Analytics in Intelligent Systems
    1. Auflage 2019
    Verlag: Springer International Publishing
    ISBN: 978-3-030-15630-5
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    Forsyth Applied Machine Learning

    1. Auflage 2019
    Verlag: Springer International Publishing
    ISBN: 978-3-030-18116-1
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    Goebel / Yu / Xiong Trustworthy Federated Learning

    First International Workshop, FL 2022, Held in Conjunction with IJCAI 2022, Vienna, Austria, July 23, 2022, Revised Selected Papers
    1. Auflage 2023
    Verlag: Springer International Publishing
    ISBN: 978-3-031-28995-8
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    Maher / Merrick Motivated Reinforcement Learning

    Curious Characters for Multiuser Games
    2009
    Verlag: Springer Berlin Heidelberg
    ISBN: 978-3-540-89186-4
    Medium: Buch
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    Aydin / Celebi Unsupervised Learning Algorithms

    1. Auflage 2016
    Verlag: Springer International Publishing
    ISBN: 978-3-319-24209-5
    Medium: Buch
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