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100	1		_aCasas Roma, Jordi.
245	1	0	_aDeep Learning : _bPrincipios y Fundamentos.
250			_a1st ed.
264		1	_aBarcelona : _bEditorial UOC, _c2020.
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300			_a1 online resource (258 pages)
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490	1		_aManuales Ser.
520			_aEn este libro se introducen los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo (Deep learning, DL) mediante el uso de redes neuronales artificiales (Artificial neural networks, ANN). El lector podr�a encontrar una revisi�on completa de las t�ecnicas avanzadas m�as usadas en estos campos. El enfoque del libro es claramente descriptivo, con el objetivo de que el lector entienda los conceptos e ideas b�asicos detr�as de cada algoritmo o t�ecnica. La primera parte del libro constituye una introducci�on al aprendizaje profundo, en general, y a las redes neuronales, en particular. En la segunda parte se describe el funcionamiento de las redes neuronales, partiendo de conceptos b�asicos (como la estructura de una neurona, las principales funciones de activaci�on, etc.) hasta alcanzar conceptos avanzados (optimizaci�on del rendimiento de las redes neuronales o estrategias para evitar el problema del sobreentrenamiento). La tercera parte presenta los fundamentos te�oricos, estructura y principales arquitecturas de las redes neuronales convolucionales (Convolutional neural networks, CNN) y su aplicaci�on en el procesamiento de im�agenes. Finalmente, el cuarto bloque de este texto se centra los fundamentos te�oricos, estructura y principales arquitecturas de las redes neuronales recurrentes (Recurrent neural networks, RNN) y su aplicaciones para el procesamiento de series temporales y textos.
588			_aDescription based on publisher supplied metadata and other sources.
590			_aElectronic reproduction. Ann Arbor, Michigan : ProQuest Ebook Central, 2022. Available via World Wide Web. Access may be limited to ProQuest Ebook Central affiliated libraries.
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700	1		_aLozano Bag�en, Toni.
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776	0	8	_iPrint version: _aCasas Roma, Jordi _tDeep Learning _dBarcelona : Editorial UOC,c2020 _z9788491806561
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