Пожертвування 15 вересня 2024 – 1 жовтня 2024
Про збір коштів
пошук книг
книги
Пожертвування:
21.6% досягнуто
Увійти
Увійти
авторизованим користувачам доступні:
персональні рекомедації
Telegram бот
історія завантажувань
надіслати на Email чи Kindle
управління добірками
зберігання у вибране
Особисте
Запити на книги
Вивчення
Z-Recommend
Перелік книг
Найпопулярніші
Категорії
Участь
Підтримати
Завантаження
Litera Library
Пожертвувати паперові книги
Додати паперові книги
Search paper books
Відкрити LITERA Point
Пошук ключових слів
Main
Пошук ключових слів
search
1
Probabilistic Deep Learning: With Python, Keras and TensorFlow Probability
Manning Publications
Oliver Durr
,
Beate Sick
,
Elvis Murina
,
[Oliver Dürr & Beate Sick & Elvis Murina]
figure
probability
bayesian
values
probabilistic
models
function
linear
regression
parameter
approach
input
likelihood
layer
parameters
classification
output
uncertainty
network
equation
cpd
distributions
outcome
listing
dropout
predicted
gradient
layers
nll
activation
maxlike
weights
fitting
networks
neural
shows
notebook
prediction
observed
posterior
prior
tfp
tensorflow
mng.bz
descent
features
nns
zero
determine
standard
Рік:
2020
Мова:
english
Файл:
PDF, 20.30 MB
Ваші теги:
0
/
5.0
english, 2020
2
Probabilistic Deep Learning with Python
Manning Publications
Oliver Duerr
,
Beate Sick
,
Elvis Murina
figure
probability
bayesian
values
probabilistic
models
function
linear
regression
parameter
approach
input
likelihood
layer
parameters
classification
output
uncertainty
network
equation
cpd
distributions
outcome
listing
dropout
predicted
gradient
layers
nll
activation
maxlike
weights
fitting
networks
neural
shows
notebook
prediction
observed
posterior
prior
tfp
tensorflow
mng.bz
descent
features
nns
zero
determine
standard
Рік:
2020
Мова:
english
Файл:
PDF, 19.21 MB
Ваші теги:
5.0
/
5.0
english, 2020
3
Probabilistic Deep Learning: With Python, Keras and TensorFlow Probability
Manning Publications
Oliver Dürr & Beate Sick & Elvis Murina [Dürr
,
Oliver & Sick
,
Beate & Murina
,
Elvis]
figure
probability
values
bayesian
function
models
probabilistic
linear
regression
parameter
parameters
input
likelihood
layer
approach
uncertainty
output
classification
cpd
distributions
outcome
network
equation
listing
predicted
nll
layers
dropout
maxlike
shows
weights
activation
gradient
notebook
prediction
posterior
prior
fitting
mng.bz
tfp
observed
zero
features
determine
standard
descent
gaussian
networks
cnn
neuron
Рік:
2020
Мова:
english
Файл:
EPUB, 12.35 MB
Ваші теги:
0
/
5.0
english, 2020
1
Перейдіть за
цим посиланням
або знайдіть бот "@BotFather" в Telegram
2
Надішліть команду /newbot
3
Вкажіть ім'я для вашого боту
4
Вкажіть ім'я користувача боту
5
Скопіюйте останнє повідомлення від BotFather та вставте його сюди
×
×