Reti di credenza profonde in C++ e Cuda C: Volume 3: Reti convoluzionali

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Titolo originale:

Deep Belief Nets in C++ and Cuda C: Volume 3: Convolutional Nets

Contenuto del libro:

Scoprite gli elementi essenziali di una forma comune e potente di rete di credenza profonda: le reti convoluzionali. Questo libro mostra come la struttura di questi eleganti modelli sia molto più vicina a quella del cervello umano rispetto alle reti neurali tradizionali; essi hanno un "processo di pensiero" in grado di apprendere concetti astratti costruiti da primitive più semplici. Questi modelli sono particolarmente utili per le applicazioni di elaborazione delle immagini.

A ogni passo Deep Belief Nets in C++ and CUDA C: Volume 3 presenta una motivazione intuitiva, un riassunto delle equazioni più importanti relative all'argomento e si conclude con un codice altamente commentato per il calcolo in thread sulle moderne CPU e per l'elaborazione parallela massiva su computer con schede video CUDA. Il codice sorgente di tutte le routine presentate nel libro e il programma eseguibile CONVNET che implementa questi algoritmi sono disponibili per il download gratuito.

Cosa imparerete

⬤ Scoprire le reti convoluzionali e come usarle.

⬤ Costruire reti feedforward profonde utilizzando livelli connessi localmente, livelli di pooling e uscite softmax.

⬤ Padroneggiare i vari algoritmi di programmazione richiesti.

⬤ Eseguire calcoli di gradiente multi-thread e allocazioni di memoria per questo threading.

⬤ Lavorare con le implementazioni del codice CUDA di tutti i calcoli fondamentali, comprese le attivazioni dei livelli e i calcoli del gradiente.

⬤ Utilizzare il programma e il manuale CONVNET per esplorare le reti convoluzionali e i casi di studio.

Per chi è questo libro?

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