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Principles of Riemannian Geometry in Neural Networks
상세 프로파일
| 자료유형 | E-Book |
|---|---|
| 개인저자 | Hauser, Michael. |
| 단체저자명 | The Pennsylvania State University. Mechanical and Nuclear Engineering. |
| 서명/저자사항 | Principles of Riemannian Geometry in Neural Networks. |
| 발행사항 | [S.l.] : The Pennsylvania State University., 2018 |
| 발행사항 | Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018 |
| 형태사항 | 156 p. |
| 소장본 주기 | School code: 0176. |
| ISBN | 9780438134935 |
| 일반주기 |
Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-12(E), Section: B.
|
| 요약 | The first part of this dissertation deals with neural networks in the sense of geometric transformations acting on the coordinate representation of the underlying data manifold from which the data is sampled. It forms part of an attempt to const |
| 일반주제명 | Mechanical engineering. Computer science. Theoretical physics. |
| 언어 | 영어 |
| 기본자료 저록 | Dissertation Abstracts International79-12B(E). Dissertation Abstract International |
| 대출바로가기 | http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T15000661 |
소장정보
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인쇄
| No. | 등록번호 | 청구기호 | 소장처 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 | 매체정보 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | WE00025266 | 621 | 가야대학교/전자책서버(컴퓨터서버)/ | 대출가능 |
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