Optimization Techniques for Deep Learning
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Optimization Techniques for Deep Learning
Improving Performance and Efficiency
Bazikar, Fatemeh; Hemmati, Atefeh; Moosaei, Hossein; Pardalos, Panos M.; Rahmani, Amir Masoud
Springer Nature Switzerland AG
05/2026
190
Dura
Inglês
9783032207029
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Neural Networks and Deep Learning.- Optimization Techniques for Neural Networks.- Convolutional Neural Networks (CNNs).- Long Short-Term Memory Networks (LSTMs).- Recurrent Neural Networks (RNNs).- Generative Adversarial Networks (GANs).- Radial Basis Function Networks (RBFNs).- Multilayer Perceptrons (MLPs).- Self-Organizing Maps (SOMs).- Deep Belief Networks (DBNs).
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Artificial intelligence;deep learning;vanishing gradient problem;gradient-based optimization;CNN optimization
Neural Networks and Deep Learning.- Optimization Techniques for Neural Networks.- Convolutional Neural Networks (CNNs).- Long Short-Term Memory Networks (LSTMs).- Recurrent Neural Networks (RNNs).- Generative Adversarial Networks (GANs).- Radial Basis Function Networks (RBFNs).- Multilayer Perceptrons (MLPs).- Self-Organizing Maps (SOMs).- Deep Belief Networks (DBNs).
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