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While the field of Deep Learning has been advancing at frightening speeds during the last ten years, we do not have a plausible theoretical explanation of its success yet. One can safely say that Deep Learning works, but nobody really understands why. Nevertheless, starting around five years before now, a decent number of theoretical papers specifically concerning neural nets started to emerge at top machine learning venues. This makes us think that the core of Deep Learning theory has already started to crystallize.The goal of the present book is to present these core concepts of Deep Learning theory to readers so that they could directly dive into recent papers of this area. For this purpose, each chapter elaborates a simple model or a classical result in details first and then discusses possible generalizations and more recent developments of the same idea.We have to warn the reader that the present book is not a mathematical manuscript. Not all results here are stated as formal theorems and not all theorems are provided with complete and rigorous proofs. Many of the theorems of the book are proven up to some technical lemmas, while for some there is only a proof sketch. This conforms with the main idea of the book: present and illustrate concepts rather than reproduce all the results.The book, in its present form, covers the following topics: uniform generalization bounds, PAC-bayesian generalization bounds, double descent phenomena, infinitely-wide networks, implicit bias of gradient descent, loss landscape, gradient descent convergence guarantees, and initialization strategies.

Elements Of Deep Learning Theory

Sustainable Computing and Optimization

V2X, ITS & Telematics

Mobile Intelligence for Autonomous Driving Systems

An expert discussion of the potential evolution of quantum codes In From Classical to Quantum Coding, a team of distinguished researchers deliver a seamless research monograph on the subject of quantum error correction codes (QECC) designed for mitigating the environment-induced decoherence imposed on quantum computing and communications. Commencing from first principles, Part I is dedicated to readers familiar with classical coding and wishing to move into quantum coding. Part II focuses on near-term quantum codes requiring a modest to moderate number of qubits. Finally, Part III of the book offers an outlook on the classical to quantum evolution of QECCs, to advanced codes that rely on numerous qubits as quantum technology matures. The book incorporates several advanced topics, including the universal decoding of arbitrary linear codes, iterative short turbo block codes, turbo convolutional codes, and the family of low-density parity check codes. The powerful design tool of extrinsic information transfer charts plays a central role in the associated near-hashing-bound designs. Readers will also find: <ul> <li>An easy-reading introduction to quantum information processing and quantum coding</li> <li>An evolutionary portrayal of the classical to quantum coding paradigm</li> <li>Practical discussions of near-term quantum topological error correction codes and how they protect quantum gates from decoherence</li> <li>Detailed treatments of syndrome-based decoding of diverse quantum turbo codes and quantum low-density parity check codes</li> </ul> From Classical to Quantum Coding will benefit doctoral students, industrial and academic researchers wishing to expand their expertise from the classical to the quantum field of signal processing, computing and communications.

From Classical to Quantum Coding

Dieses Buch beleuchtet die Möglichkeiten der Teleportation im Zeitalter des Metaversums und der künstlichen Intelligenz.Was ist Realität – und wo beginnt das Virtuelle? Die wissenschaftlich-philosophische Entdeckungsreise führt von der Untersuchung physikalischer Teleportation bis zu ihrer digitalen Praxis im virtuellen Raum.Mit dem universellen Begriff des Phantomfeldes wird ein Konzept eingeführt, das technologische und philosophische Perspektiven mit digitaler Präsenz und Teleportation über eine Transferfunktion verbindet.Stand der Teleportation, Grenzen und Paradoxien, Zeitreisen, Philosophie der Zeit, Portale ins Metaversum, Transferfunktion und Phantomfeld, Klassifikation virtueller Teleportation, Hardware und Geräte, Anwendungsbereiche, Avatare und Phantome, Phantome mit künstlicher Intelligenz, Perspektiven der Teleportation.Inhalt:Teleportation,&nbsp;Ursprung und Definition,&nbsp;Stand der Teleportation,&nbsp;Grenzen und Paradoxien,&nbsp;Zeitreisen,&nbsp; &nbsp;Philosophie der Zeit,&nbsp;Popkulturelle Visionen,&nbsp;Portale in Metaversum,&nbsp;Transferfunktion und Phantomfeld,&nbsp;Klassifikation virtueller Teleportation,&nbsp;Hardware und Geräte,&nbsp;Anwendungsbereiche,&nbsp;Avatare und Phantome,&nbsp;Avatare als mediale Repräsentationen,&nbsp; &nbsp;Phantome mit künstlicher Intelligenz,&nbsp;Perspektiven der Teleportation,&nbsp;Zielgruppe:Anwender:innen, Interessierte, Forschende, Studierende und Lehrende, die an den Grenzen zwischen Technik, Wissenschaft und Philosophie neue Perspektiven in Realität und Virtualität entdecken wollen.&nbsp;&nbsp;Über den Autor: Armin Grasnick ist gelernter Feinoptiker, promovierter Optik-Ingenieur und Professor für Augmented &amp; Virtual Reality. Er begann in den 90er Jahren mit der Entwicklung von Verfahren der virtuellen Realität, bei denen weder 3D-Brille noch Headset benötigt wird. Dr. Grasnick ist Autor der Bücher „3D ohne 3D-Brille“, „Grundlagen der virtuellen Realität“ und „Sternstunden der Optik“.

Anwendungen der virtuellen und erweiterten Realität in Wirtschaft und Wissenschaft

Praxis der Teleportation

Volume II

Cryptocurrency Forensics and Investigation using Open Source Intelligence Techniques (OSINT)

The Invariance Principle

Advanced and Intelligent Manufacturing in China

This book brings together the vast majority of the existing popular image processing algorithms, with the simple illustrated method to explain the complex theoretical algorithms; each algorithm is given a practical application case, which is one of the main features of the book.&nbsp; There are two parts in the book.&nbsp; The first part "Machine Vision Theory and Algorithms" includes machine vision, image processing, target extraction, edge detection, image smoothing, geometric parameter detection, Hough transform, geometric transform, monocular vision measurement, binocular vision measurement, motion image processing, Fourier transform, wavelet transform, pattern recognition, neural network, deep learning, and genetic algorithm.&nbsp; The second part "Machine Vision Application System" includes the universal image processing system ImageSys, two-dimensional motion image measurement and analysis system MIAS, three-dimensional motion measurement and analysis system MIAS3D, vehicle vision navigation system.&nbsp; The book is not only suitable for machine vision and image processing professional theory combined with practice teaching, for the related professional researchers and technicists also has an important reference value.

Machine Vision Technology

Why Machines Learn

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