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Originaltitel:
Deep Belief Nets in C++ and Cuda C: Volume 3: Convolutional Nets
Inhalt des Buches:
Entdecken Sie die wesentlichen Bausteine einer weit verbreiteten und leistungsstarken Form von Deep Belief Networks: Faltungsnetze. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie die Struktur dieser eleganten Modelle der des menschlichen Gehirns viel näher kommt als herkömmliche neuronale Netze; sie haben einen "Denkprozess", der in der Lage ist, abstrakte Konzepte zu lernen, die aus einfacheren Primitiven aufgebaut sind. Diese Modelle sind besonders nützlich für Bildverarbeitungsanwendungen.
Deep Belief Nets in C++ and CUDA C: Volume 3 präsentiert bei jedem Schritt eine intuitive Motivation, eine Zusammenfassung der wichtigsten Gleichungen, die für das Thema relevant sind, und schließt mit hochkommentiertem Code für Threaded Computing auf modernen CPUs sowie für massive Parallelverarbeitung auf Computern mit CUDA-fähigen Grafikkarten. Der Quellcode für alle im Buch vorgestellten Routinen sowie das ausführbare CONVNET-Programm, das diese Algorithmen implementiert, stehen zum kostenlosen Download zur Verfügung.
Was Sie lernen werden
⬤ Entdecken Sie Faltungsnetze und wie man sie benutzt.
⬤ Aufbau von tiefen Feedforward-Netzen mit lokal verbundenen Schichten, Pooling-Schichten und Softmax-Ausgängen.
⬤ Beherrschen Sie die verschiedenen erforderlichen Programmieralgorithmen.
⬤ Multi-Thread-Gradientenberechnungen durchführen und Speicherzuweisungen für dieses Threading vornehmen.
⬤ Arbeiten Sie mit CUDA-Code-Implementierungen aller Kernberechnungen, einschließlich Schichtaktivierungen und Gradientenberechnungen.
⬤ Nutzen Sie das CONVNET-Programm und das Handbuch, um Faltungsnetze und Fallstudien zu erforschen.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Diejenigen, die zumindest ein Grundwissen über neuronale Netze und einige vorherige Programmiererfahrung haben, obwohl einige C++ und CUDA C empfohlen wird.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781484237205 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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