Deep Belief Nets in C++ and CUDA C: Volume 2 : Autoencoding in the Complex Domain
Idioma: inglés
Editorial: Apress, 2018
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Discover the essential building blocks of a common and powerful form of deep belief net: the autoencoder. You'll take this topic beyond current usage by extending it to the complex domain for signal and image processing applications.Deep Belief Nets in C++ and CUDA C: Volume 2also covers several algorithms for preprocessing time series and image data. These algorithms focus on the creation of complex-domain predictors that are suitable for input to a complex-domain autoencoder. Finally, you'll learn a method for embedding class information in the input layer of a restricted Boltzmann machine. This facilitates generative display of samples from individual classes rather than the entire data distribution. The ability to see the features that the model has learned for each class separately can be invaluable.At each step this bookprovides you with intuitive motivation, a summary of the most important equations relevant to the topic, and highly commented code for threaded computation on modern CPUs as well as massive parallel processing on computers with CUDA-capable video display cards.What You'll LearnCode for deep learning, neural networks, and AI using C++ and CUDA CCarry out signal preprocessing using simple transformations, Fourier transforms, Morlet wavelets, and moreUse the Fourier Transform for image preprocessingImplement autoencoding via activation in the complex domainWork with algorithms for CUDA gradient computationUse the DEEP operating manualWho This Book Is ForThose who have at least a basic knowledge of neural networks and some prior programming experience, although some C++ and CUDA C is recommended.…
N° de ref. del artículo 9781484236451
- Título
- Deep Belief Nets in C++ and CUDA C: Volume 2 : Autoencoding in the Complex Domain
- Autor
- Timothy Masters
- Editorial
- Apress
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1484236459
- ISBN 13
- 9781484236451
- Peso del artículo
- 518 gramos
- Dimensiones
- 254x178x15 mm
- Code for deep learning, neural networks, and AI using C++ and CUDA C
- Carry out signal preprocessing using simple transformations, Fourier transforms, Morlet wavelets, and more
- Use the Fourier Transform for image preprocessing
- Implement autoencoding via activation in the complex domain
- Work with algorithms for CUDA gradient computation
- Use the DEEP operating manual
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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