서브메뉴
검색
C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘. 1-3
- 자료유형
- 단행본
- 161011152643
- ISBN
- 9788960778580 94000 : \30000
- ISBN
- 9791161750316 94000 : \28000
- ISBN
- 9788960779471 94000 : \28000
- ISBN
- 9788960774469(세트)
- 언어부호
- 본문언어 - kor, 원저작언어 - eng
- KDC
- 004.73-4
- 청구기호
- 004.73 M423c
- 저자명
- Masters, Timothy
- 서명/저자
- C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘. 1-3 / 티모시 마스터즈 지음 ; 이승현 옮김
- 발행사항
- 서울 : 에이콘, 2016
- 형태사항
- 3책 : 삽화 ; 24 cm
- 서지주기
- 색인 수록
- 내용주기
- 1. Restricted Boltzman machine의 이해와 deep belief nets 구현 -- 2. 복소수 영역에서의 오토인코더 이해와 구현 -- 3. Deep convolution neural nets의 이해와 구현
- 기타저자
- 이승현
- 기타저자
- 마스터즈, 티모시
- 기타서명
- 씨플러스플러스와 쿠다 씨로 구현하는 딥러닝 알고리즘
- 가격
- \30,000
- Control Number
- yscl:126350
- 책소개
-
에이콘 데이터과학 시리즈. 이 책은 인공지능 기술에서 가장 중심에 해당하는 딥러닝 알고리즘의 핵심인 Deep Belief Network를 CUDA와 함께 다루면서 딥러닝의 구조와 원리를 이해하고, 이러한 알고리즘이 GPGPU에서 동작하기 위해 어떠한 개념과 기법들이 적용되고 있는지 확인해볼 수 있는 책이다.
1장, 소개에서는 다중 레이어 피드포워드 신경망에 대해 알아보고 Deep Belief Nets란 무엇인지 알아보고, 2장, 감독 피드포워드 신경망에서는 오차 역전파에 대해 알아보고 멀티스레드를 지원하는 CUDA 기반의 기울이 연산 코드에 대해 알아본다.
3장, 제한된 볼츠만 머신에서는 RBM(Restricted Boltzmann Machine)의 특이점을 알아보고, 최대 발생 가능 훈련에 대해 알아보고, 4장, 탐욕적인 훈련은 훈련 알고리즘에 대해 알아 본 후, 생성적 샘플링에 대해 다루며, 5장, DEEP 사용 매뉴얼에서는 개략적인 DEEP 1.0 프로그램의 사용 매뉴얼을 소개한다.
로그인 후 이용 가능합니다.