Deep Belief Nets in C++ and Cuda C

Volume II: Autoencoding in the Complex Domain
Author: Timothy Masters
Publisher: CreateSpace
ISBN: 9781514365991
Category:
Page: 242
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Deep belief nets are one of the most exciting recent developments in artificial intelligence. The structure of these elegant models is much closer to that of human brains than traditional neural networks; they have a 'thought process' that is capable of learning abstract concepts built from simpler primitives. A typical deep belief net can learn to recognize complex patterns by optimizing millions of parameters, yet this model can still be resistant to overfitting. This book presents the essential building blocks of a common and powerful form of deep belief net: the autoencoder. Volume II takes this topic beyond current usage by extending it to the complex domain, which is useful for many signal and image processing applications. Several algorithms for preprocessing time series and image data are also presented. These algorithms focus on the creation of complex-domain predictors that are suitable for input to a complex-domain autoencoder. Finally, this book provides 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 the text provides intuitive motivation, a summary of the most important equations relevant to the topic, and concludes with highly commented code for threaded computation on modern CPUs as well as massive parallel processing on computers with CUDA-capable video display cards. Source code for all routines presented in the book, and the DEEP program which implements these algorithms, are available for free download from the author's website.

Deep Belief Nets in C++ and CUDA C: Volume 2

Autoencoding in the Complex Domain
Author: Timothy Masters
Publisher: Apress
ISBN: 1484236467
Category: Computers
Page: 258
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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 2 also 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 book provides 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 Learn 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 Who This Book Is For Those who have at least a basic knowledge of neural networks and some prior programming experience, although some C++ and CUDA C is recommended.

Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python
Author: Tariq Rashid
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101031
Category: Computers
Page: 232
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Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Machine Learning mit Python

Das Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning
Author: Sebastian Raschka
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN: 3958454240
Category: Computers
Page: 424
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Effektiv C++ programmieren

55 Möglichkeiten, Ihre Programme und Entwürfe zu verbessern
Author: Scott Meyers
Publisher: Pearson Deutschland GmbH
ISBN: 3827330785
Category:
Page: 326
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Theorie der neuronalen Netze

Eine systematische Einführung
Author: Raul Rojas
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3642612318
Category: Computers
Page: 446
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Neuronale Netze sind ein Berechenbarkeitsparadigma, das in der Informatik zunehmende Beachtung findet. In diesem Buch werden theoretische Ansätze und Modelle, die in der Literatur verstreut sind, zu einer modellübergreifenden Theorie der künstlichen neuronalen Netze zusammengefügt. Mit ständigem Blick auf die Biologie wird - ausgehend von einfachsten Netzen - gezeigt, wie sich die Eigenschaften der Modelle verändern, wenn allgemeinere Berechnungselemente und Netztopologien eingeführt werden. Jedes Kapitel enthält Beispiele und ist ausführlich illustriert und durch bibliographische Anmerkungen abgerundet. Das Buch richtet sich an Leser, die sich einen Überblick verschaffen oder vorhandene Kenntnisse vertiefen wollen. Es ist als Grundlage für Neuroinformatikvorlesungen an deutschsprachigen Universitäten geeignet.

Mensch, Maschine, Emotion

Erkennung aus sprachlicher und manueller Interaktion
Author: Björn Schuller
Publisher: N.A
ISBN: 9783836415224
Category:
Page: 239
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Die Zukunft der Intelligenz

wie das Gehirn funktioniert, und was Computer davon lernen können
Author: Jeff Hawkins
Publisher: N.A
ISBN: 9783499621673
Category:
Page: 315
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Matlab fÃ1⁄4r Dummies


Author: Jim Sizemore
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 352780871X
Category: Computers
Page: 416
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Ob Naturwissenschaftler, Mathematiker, Ingenieur oder Datenwissenschaftler - mit MATLAB haben Sie ein mï¿1⁄2chtiges Tool in der Hand, das Ihnen die Arbeit mit Ihren Daten erleichtert. Aber wie das mit manch mï¿1⁄2chtigen Dingen so ist - es ist auch ganz schï¿1⁄2n kompliziert. Aber keine Sorge! Jim Sizemore fï¿1⁄2hrt Sie in diesem Buch Schritt fï¿1⁄2r Schritt an das Programm heran - von der Installation und den ersten Skripten bis hin zu aufwï¿1⁄2ndigen Berechnungen, der Erstellung von Grafiken und effizienter Fehlerbehebung. Sie werden begeistert sein, was Sie mit MATLAB alles anstellen kï¿1⁄2nnen.

Intensivkurs C++ - Bafög-Ausgabe

Schneller Einstieg über die Standardbibliothek
Author: Andrew Koenig,Barbara E. Moo
Publisher: N.A
ISBN: 9783827372581
Category:
Page: 427
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R für Dummies


Author: Andrie de Vries,Robert Leidenfrost
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527812520
Category: Computers
Page: 414
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Network Intrusion Detection


Author: Stephen Northcutt,Judy Novak
Publisher: N.A
ISBN: 9783826650444
Category:
Page: 501
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TensorFlow Fur Dummies


Author: MATTHEW. SCARPINO
Publisher: VCH
ISBN: 9783527715473
Category:
Page: 324
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Die Natur der Sprache

Evolution, Paradigmen und Schaltkreise
Author: Dieter Hillert
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3658201134
Category: Psychology
Page: 264
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Dieter Hillert untersucht, wie Bausteine der sprachlichen Evolution diskutiert werden können und wie sich diese in Bezug auf den modernen Menschen entwickelt haben. Insbesondere die hier vorgestellten neuronalen Kartierungsmethoden ermöglichen, wichtige Ergebnisse über die neuronalen Schaltkreise zu gewinnen, die an der Sprachverarbeitung beteiligt sind. Der Autor verdeutlich zudem kortikale Kartierungen sowohl bei typischem und als auch bei atypischem Sprachverhalten. Entsprechend wird aus diesen angesprochenen Perspektiven besprochen, wie sich unser Sprachvermögen evolutionär entwickelten hat, um beispielsweise Ideen, Gefühle, Ziele und Humor lautsprachlich vermitteln zu können. Das vorgestellte evolutionäre Sprachmodell beruht auf den kognitiven Fähigkeiten unserer biologischen Vorahnen.

Eine Muster-Sprache

Städte, Gebäude, Konstruktion
Author: Christopher Alexander,Sara Ishikawa,Murray Silverstein
Publisher: N.A
ISBN: 9783854095682
Category:
Page: 1272
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Struktur und Interpretation von Computerprogrammen

Eine Informatik-Einführung
Author: Harold Abelson,Gerald J. Sussman
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3642977278
Category: Computers
Page: 682
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Algorithmen - Eine Einführung


Author: Thomas H. Cormen,Charles E. Leiserson,Ronald Rivest,Clifford Stein
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
ISBN: 3110522012
Category: Computers
Page: 1339
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Der "Cormen" bietet eine umfassende und vielseitige Einführung in das moderne Studium von Algorithmen. Es stellt viele Algorithmen Schritt für Schritt vor, behandelt sie detailliert und macht deren Entwurf und deren Analyse allen Leserschichten zugänglich. Sorgfältige Erklärungen zur notwendigen Mathematik helfen, die Analyse der Algorithmen zu verstehen. Den Autoren ist es dabei geglückt, Erklärungen elementar zu halten, ohne auf Tiefe oder mathematische Exaktheit zu verzichten. Jedes der weitgehend eigenständig gestalteten Kapitel stellt einen Algorithmus, eine Entwurfstechnik, ein Anwendungsgebiet oder ein verwandtes Thema vor. Algorithmen werden beschrieben und in Pseudocode entworfen, der für jeden lesbar sein sollte, der schon selbst ein wenig programmiert hat. Zahlreiche Abbildungen verdeutlichen, wie die Algorithmen arbeiten. Ebenfalls angesprochen werden Belange der Implementierung und andere technische Fragen, wobei, da Effizienz als Entwurfskriterium betont wird, die Ausführungen eine sorgfältige Analyse der Laufzeiten der Programme mit ein schließen. Über 1000 Übungen und Problemstellungen und ein umfangreiches Quellen- und Literaturverzeichnis komplettieren das Lehrbuch, dass durch das ganze Studium, aber auch noch danach als mathematisches Nachschlagewerk oder als technisches Handbuch nützlich ist. Für die dritte Auflage wurde das gesamte Buch aktualisiert. Die Änderungen sind vielfältig und umfassen insbesondere neue Kapitel, überarbeiteten Pseudocode, didaktische Verbesserungen und einen lebhafteren Schreibstil. So wurden etwa - neue Kapitel zu van-Emde-Boas-Bäume und mehrfädigen (engl.: multithreaded) Algorithmen aufgenommen, - das Kapitel zu Rekursionsgleichungen überarbeitet, sodass es nunmehr die Teile-und-Beherrsche-Methode besser abdeckt, - die Betrachtungen zu dynamischer Programmierung und Greedy-Algorithmen überarbeitet; Memoisation und der Begriff des Teilproblem-Graphen als eine Möglichkeit, die Laufzeit eines auf dynamischer Programmierung beruhender Algorithmus zu verstehen, werden eingeführt. - 100 neue Übungsaufgaben und 28 neue Problemstellungen ergänzt. Umfangreiches Dozentenmaterial (auf englisch) ist über die Website des US-Verlags verfügbar.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython
Author: Wes McKinney
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960102143
Category: Computers
Page: 542
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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Medizinische Bildverarbeitung

Bildanalyse, Mustererkennung und Visualisierung für die computergestützte ärztliche Diagnostik und Therapie
Author: Heinz Handels
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 9783835100770
Category: Mathematics
Page: 432
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Dieses Buch gibt einen systematischen Überblick über moderne Methoden der medizinischen Bildanalyse, Mustererkennung und Visualisierung, die für die Entwicklung und den Einsatz medizinischer Bildverarbeitungssysteme von Bedeutung sind. Es wird eine integrierte Darstellung praxisrelevanter Verfahren der Mustererkennung, Bildverarbeitung und Computergraphik gegeben und ihre Anwendung anhand einer Vielzahl medizinischer Beispiele illustriert.