Reti di credenza profonde in C++ e Cuda C: Volume 1: Macchine di Boltzmann ristrette e reti feedforward supervisionate

Recensioni dei lettori

Il libro offre spunti pratici per l'implementazione dell'apprendimento automatico, con particolare attenzione alle reti di credenza profonde. Tuttavia, la sua qualità è inficiata da numerosi errori di battitura e spiegazioni scadenti, oltre che dalla mancanza di contenuti originali nei vari volumi. Mentre alcuni lettori l'hanno trovato utile per l'apprendimento, altri l'hanno criticato per essere un lavoro autopubblicato di bassa qualità.

⬤ Pratico e approfondito
⬤ fornisce una buona comprensione dell'implementazione dell'apprendimento automatico
⬤ contiene utili esempi di codice C++
⬤ migliora la comprensione delle reti di credenza profonde
⬤ lodato da alcuni come una risorsa assolutamente straordinaria che migliora la velocità di esecuzione e la precisione.

⬤ La qualità della scrittura è scarsa, con molti errori di battitura e spiegazioni confuse
⬤ il contenuto sembra essere riciclato tra i vari volumi
⬤ include troppa documentazione sul codice
⬤ manca di diagrammi e immagini chiare
⬤ molti raccomandano risorse migliori disponibili online o attraverso altri mezzi.

(basato su 11 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Deep Belief Nets in C++ and Cuda C: Volume 1: Restricted Boltzmann Machines and Supervised Feedforward Networks

Contenuto del libro:

Scoprite gli elementi essenziali delle forme più comuni di reti di credenze profonde. Ad ogni passo, il libro fornisce una motivazione intuitiva, un riepilogo delle equazioni più importanti per l'argomento e si conclude con un codice altamente commentato per il calcolo in thread sulle moderne CPU e per l'elaborazione parallela massiccia su computer con schede video CUDA.

Primo di tre volumi di una serie sull'apprendimento profondo e sulle reti di credenza in C++ e CUDA C, Deep Belief Nets in C++ e CUDA C: Volume 1 mostra come la struttura di questi eleganti modelli sia molto più vicina a quella del cervello umano rispetto alle reti neurali tradizionali; hanno un processo di pensiero in grado di apprendere concetti astratti costruiti a partire da primitive più semplici. Per questo motivo, vedrete che una tipica rete di credenza profonda può imparare a riconoscere modelli complessi ottimizzando milioni di parametri, eppure questo modello può ancora essere resistente all'overfitting.

Tutte le routine e gli algoritmi presentati nel libro sono disponibili nel download del codice, che contiene anche alcune librerie di routine correlate.

Che cosa imparerete?

⬤ Impiegare il deep learning utilizzando C++ e CUDA C.

⬤ Lavorare con reti feedforward supervisionate.

⬤ Implementare macchine di Boltzmann ristrette.

⬤ Utilizzare campionamenti generativi.

⬤ Scopri perché sono importanti.

A chi è rivolto questo libro?

Coloro che hanno almeno una conoscenza di base delle reti neurali e qualche precedente esperienza di programmazione, anche se si consiglia di utilizzare C++ e CUDA C.