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- 저 : 길버트 스트랭
- 출판사 : Wellesley Cambridge
- 발행 : 2019년 02월 28일
- 쪽수 : 446
- ISBN : 9780692196380
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목차
Deep learning and neural nets
Preface and acknowledgements
Part I. Highlights of Linear Algebra
Part II. Computations with Large Matrices
Part III. Low Rank and Compressed Sensing
Part IV. Special Matrices
Part V. Probability and Statistics
Part VI. Optimization
Part VII. Learning from Data
Books on machine learning
Eigenvalues and singular values; Rank One
Codes and algorithms for numerical linear algebra
Counting parameters in the basic factorizations
Index
PartⅡ Computations with Large Matrices
PartⅢ Low Rank and Compressed Sensing
PartⅣ Special Matrices
PartⅤ Probaility and Statistics
PartⅥ Optimization
PartⅦ Learning from Data
책소개
Linear algebra and the foundations of deep learning, together at last! From Professor Gilbert Strang, acclaimed author of Introduction to Linear Algebra, comes Linear Algebra and Learning from Data, the first textbook that teaches linear algebra together with deep learning and neural nets. This readable yet rigorous textbook contains a complete course in the linear algebra and related mathematics that students need to know to get to grips with learning from data. Included are: the four fundamental subspaces, singular value decompositions, special marices, large matrix computation techniques, compressed sensing, probability and statistics, optimization, the architecture of neural nets, stochastic gradient descent and backpropagation.
저자소개
| 생년월일 | - |
|---|
매사추세츠공과대학교(MIT) 수학과 교수이자 응용수학의 대가이다. MIT를 졸업한 후 영국 옥스퍼드대학교에서 석사 학위를, UCLA에서 박사 학위를 받았다. 주요 연구 분야는 유한요소이론, 변분법, 웨이블릿 분석, 선형대수학이다. 주요 저서로는 『Calculus, 3rd edition(2017)』, 『Introduction to Linear Algebra, 5th edition(2016)』, 『Differential Equations and Linear Algebra(2014)』, 『Essays in Linear Algebra(2012)』, 『Linear Algebra and Its Applications, 4th edition(2006)』 등이 있다.
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