Recenzii ale cititorilor
În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 4 voturi.
Titlul original:
Deep Belief Nets in C++ and Cuda C: Volume 3: Convolutional Nets
Conținutul cărții:
Descoperiți elementele de bază esențiale ale unei forme comune și puternice de rețea de credință profundă: rețelele convoluționale. Această carte vă arată cum structura acestor modele elegante este mult mai apropiată de cea a creierului uman decât rețelele neuronale tradiționale; ele au un "proces de gândire" capabil să învețe concepte abstracte construite din primitive mai simple. Aceste modele sunt deosebit de utile pentru aplicațiile de prelucrare a imaginilor.
La fiecare pas, Deep Belief Nets in C++ and CUDA C: Volume 3 prezintă o motivație intuitivă, un rezumat al celor mai importante ecuații relevante pentru subiect și se încheie cu un cod extrem de comentat pentru calculul threaded pe procesoare moderne, precum și pentru procesarea paralelă masivă pe computere cu plăci de afișaj video compatibile CUDA. Codul sursă pentru toate rutinele prezentate în carte, precum și programul executabil CONVNET care implementează acești algoritmi, sunt disponibile pentru descărcare gratuită.
Ce veți învăța
⬤ Descoperiți rețelele convoluționale și modul de utilizare a acestora.
⬤ Construirea de rețele feedforward profunde utilizând straturi conectate local, straturi pooling și ieșiri softmax.
⬤ Să stăpânească diferiții algoritmi de programare necesari.
⬤ Realizați calcule de gradient cu mai multe fire de execuție și alocări de memorie pentru aceste fire de execuție.
⬤ Lucrați cu implementări ale codului CUDA ale tuturor calculelor de bază, inclusiv activările straturilor și calculele gradientului.
⬤ Utilizați programul și manualul CONVNET pentru a explora rețelele convoluționale și studiile de caz.
Pentru cine este această carte
Cei care au cel puțin o cunoaștere de bază a rețelelor neuronale și o anumită experiență anterioară de programare, deși se recomandă ceva C++ și CUDA C.
