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.

Praxiseinstieg Deep Learning

Mit Python, Caffe, TensorFlow und Spark eigene Deep-Learning-Anwendungen erstellen
Author: Ramon Wartala
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101570
Category: Computers
Page: 226
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Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning und basiert auf künstlichen neuronalen Netzen. Dieser praktische Leitfaden bietet einen schnellen Einstieg in die Schlüsseltechnologie und erschließt Grundlagen und Arbeitsweisen von Deep Learning. Anhand Python-basierter Beispielanwendungen wird der Umgang mit den Frameworks Caffe/Caffe2 und TensorFlow gezeigt. Einfache, alltagstaugliche Beispiele laden zum Nachprogrammieren ein. Darüber hinaus erfahren Sie, warum moderne Grafikkarten, Big Data und Cloud Computing beim Deep Learning so wichtig sind. Wenn Sie bereits mit Python, NumPy und matplotlib arbeiten, ermöglicht Ihnen dieses Buch, praktische Erfahrungen mit Deep-Learning-Anwendungen zu machen. Deep Learning – die Hintergründe - Lernmethoden, die Deep Learning zugrunde liegen - Aktuelle Anwendungsfelder wie maschinelle Übersetzungen, Sprach- und Bilderkennung bei Google, Facebook, IBM oder Amazon Der Werkzeugkasten mit Docker - Der Docker-Container zum Buch: Alle nötigen Tools und Programme sind bereits installiert, damit Sie die Beispiele des Buchs und eigene Deep-Learning-Anwendungen leicht ausführen können. - Die Arbeitsumgebung kennenlernen: Jupyter Notebook, Beispieldatensätze, Web Scraping Der Praxiseinstieg - Einführung in Caffe/Caffe2 und TensorFlow - Deep-Learning-Anwendungen nachprogrammieren: Handschrifterkennung, Bilderkennung und -klassifizierung, Deep Dreaming - Lösungen für Big-Data-Szenarien: verteilte Anwendungen, Spark, Cloud-Systeme - Modelle in produktive Systeme überführen

Mensch, Maschine, Emotion

Erkennung aus sprachlicher und manueller Interaktion
Author: Björn Schuller
Publisher: N.A
ISBN: 9783836415224
Category:
Page: 239
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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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Matlab für 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 mächtiges Tool in der Hand, das Ihnen die Arbeit mit Ihren Daten erleichtert. Aber wie das mit manch mächtigen Dingen so ist - es ist auch ganz schön kompliziert. Aber keine Sorge! Jim Sizemore führt Sie in diesem Buch Schritt für Schritt an das Programm heran - von der Installation und den ersten Skripten bis hin zu aufwändigen Berechnungen, der Erstellung von Grafiken und effizienter Fehlerbehebung. Sie werden begeistert sein, was Sie mit MATLAB alles anstellen können.

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.

SQL

kurz & gut ; [behandelt Oracle DB2, SQL Server & MySQL]
Author: Jonathan Gennick
Publisher: O'Reilly Verlag DE
ISBN: 9783897212688
Category:
Page: 171
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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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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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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.

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,Joris Meys
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527812520
Category: Computers
Page: 414
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Wollen Sie auch die umfangreichen Möglichkeiten von R nutzen, um Ihre Daten zu analysieren, sind sich aber nicht sicher, ob Sie mit der Programmiersprache wirklich zurechtkommen? Keine Sorge - dieses Buch zeigt Ihnen, wie es geht - selbst wenn Sie keine Vorkenntnisse in der Programmierung oder Statistik haben. Andrie de Vries und Joris Meys zeigen Ihnen Schritt für Schritt und anhand zahlreicher Beispiele, was Sie alles mit R machen können und vor allem wie Sie es machen können. Von den Grundlagen und den ersten Skripten bis hin zu komplexen statistischen Analysen und der Erstellung aussagekräftiger Grafiken. Auch fortgeschrittenere Nutzer finden in diesem Buch viele Tipps und Tricks, die Ihnen die Datenauswertung erleichtern.

Programmieren lernen mit Python


Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868999477
Category: Computers
Page: 312
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Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Jenseits reiner Theorie: Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen: Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält. Starten Sie durch: Beginnen Sie mit den Grundlagen der Programmierung und den verschiedenen Programmierkonzepten, und lernen Sie, wie ein Informatiker zu programmieren.

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.

Zeitreihenmodelle


Author: Andrew C. Harvey
Publisher: De Gruyter Oldenbourg
ISBN: 9783486230062
Category:
Page: 379
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Gegenstand des Werkes sind Analyse und Modellierung von Zeitreihen. Es wendet sich an Studierende und Praktiker aller Disziplinen, in denen Zeitreihenbeobachtungen wichtig sind.

Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn
Author: Jake VanderPlas
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN: 3958456979
Category: Computers
Page: 552
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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts