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Deep Belief Nets in C++ and Cuda C: Volume 3: Convolutional Nets
Découvrez les éléments essentiels d'une forme courante et puissante de réseau de croyance profonde : les réseaux convolutifs. Ce livre vous montre comment la structure de ces modèles élégants est beaucoup plus proche de celle du cerveau humain que les réseaux neuronaux traditionnels ; ils ont un "processus de pensée" capable d'apprendre des concepts abstraits construits à partir de primitives plus simples. Ces modèles sont particulièrement utiles pour les applications de traitement d'images.
À chaque étape, Deep Belief Nets in C++ and CUDA C : Volume 3 présente une motivation intuitive, un résumé des équations les plus importantes concernant le sujet, et conclut avec un code hautement commenté pour le calcul threadé sur les CPU modernes ainsi que pour le traitement parallèle massif sur les ordinateurs dotés de cartes d'affichage vidéo compatibles avec CUDA. Le code source de toutes les routines présentées dans le livre, ainsi que le programme exécutable CONVNET qui met en œuvre ces algorithmes, peuvent être téléchargés gratuitement.
Ce que vous apprendrez
⬤ Découvrir les réseaux convolutifs et leur utilisation.
⬤ Construire des réseaux progressifs profonds en utilisant des couches localement connectées, des couches de mise en commun et des sorties softmax.
⬤ Maîtriser les différents algorithmes de programmation nécessaires.
⬤ Effectuer des calculs de gradient multi-threads et des allocations de mémoire pour ce threading.
⬤ Travailler avec des implémentations de code CUDA pour tous les calculs de base, y compris les activations de couche et les calculs de gradient.
⬤ Utilisez le programme et le manuel CONVNET pour explorer les réseaux convolutifs et les études de cas.
À qui s'adresse ce livre ?
Les personnes ayant au moins une connaissance de base des réseaux neuronaux et une certaine expérience de la programmation, même si des notions de C++ et de CUDA C sont recommandées.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)