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Titlebook: Mathematik zum Studieneinstieg; Grundwissen der Anal Gabriele Adams,Hermann-Josef Kruse,Udo Pfeiffer Textbook 20197th edition Springer-Verl

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樓主: 審美家
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發(fā)表于 2025-3-23 09:49:59 | 只看該作者
6. Integralrechnung,Die Differentialrechnung gelangt nicht zu ihrer vollen Bedeutung, bevor sie nicht in Zusammenhang mit der Integralrechnung gebracht worden ist. Dabei erscheint die anf?nglich betrachtete Aufgabenstellung der Integralrechnung (Abschnitt 6.2) zun?chst nur eine mathematische ?Fingerübung“ zu sein:
12#
發(fā)表于 2025-3-23 16:54:07 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 22:03:40 | 只看該作者
B. Aussagenlogik, Mengen und Zahlenbereiche,Die Logik – die Lehre vom folgerichtigen Denken – entstand ursprünglich als ein Teilgebiet der Philosophie und geht zurück auf den griechischen Philosophen Aristoteles (384 - 322 v. Chr.).
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發(fā)表于 2025-3-24 00:24:00 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 02:29:23 | 只看該作者
Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature 2019
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發(fā)表于 2025-3-24 07:56:37 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 11:52:03 | 只看該作者
eispiele regen zur Auseinandersetzung mit den verschiedenen Themen an. Durch die breite Darstellung ist das Buch insbesondere für die Wiederholung oder den Erwerb des Wissens im Selbststudium (auch für Schüler im Leistungskurs Mathematik) geeignet..978-3-662-58738-6
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發(fā)表于 2025-3-24 16:37:10 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 20:31:05 | 只看該作者
Gabriele Adams,Hermann-Josef Kruse,Diethelm Sippel,Udo Pfeiffer support for design and training choices. The author’s approach enables strategic co-trainingof output layers, using supervised learning, and hidden layers, using unsupervised learning, to generate more efficient internal representations and accuracy performance. As a result, readers will be enabled
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發(fā)表于 2025-3-24 23:29:40 | 只看該作者
Gabriele Adams,Hermann-Josef Kruse,Diethelm Sippel,Udo Pfeiffersed or unsupervised) on the internal hidden units (or states). This holistic treatment brings systemic depth as well as ease to the process of adaptive learning for recurrent neural networks in general as well as the specific form of the simple/basic RNNs. The adaptive learning parts of this chapter
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