C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘. 1 > 컴퓨터공학

본문 바로가기
쇼핑몰 검색
  • 회원가입
    2000

    로그인

    다양한 서비스와 이벤트 혜택을 누리실 수 있습니다.

    아이디 비밀번호
C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘. 1 > 컴퓨터공학

C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘. 1 요약정보 및 구매

기본설명

상품 선택옵션 0 개, 추가옵션 0 개

제조사 에이콘출판
원산지 국내산
브랜드 에이콘출판
시중가격 30,000원
판매가격 27,000원
배송비결제 주문시 결제
최소구매수량 1 개
최대구매수량 999 개

선택된 옵션

  • C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘. 1
    +0원
위시리스트

관련상품

등록된 상품이 없습니다.

  • 상품정보
  • 사용후기 0
  • 상품문의 0
  • 배송정보
  • 교환정보
  • 상품정보

    상품 기본설명

    기본설명

    상품 상세설명

    C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘. 1

    9788960778580.jpg

    도서명:C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘. 1
    저자/출판사:티모시,마스터즈/에이콘출판
    쪽수:288쪽
    출판일:2016-04-28
    ISBN:9788960778580

    목차
    1 소개
    __이 책의 대상 독자
    __다중 레이어 피드포워드 신경망 개요
    __Deep Belief Nets란 무엇이며, 왜 이 모델이 좋은 것인가?

    2 감독 피드포워드 신경망
    __오차 역전파
    ____SoftMax 출력 계산 기법을 이용한 분류 작업
    __기울기 계산 수행 소스코드
    __가중치 패널티
    __멀티스레드를 지원하는 기울기 연산
    __CUDA 기반의 기울기 연산 코드
    ____기본 아키텍처
    ____간단한 예
    ____초기화
    ____은닉층 뉴런 활성화
    ____출력 뉴런 활성화
    ____oftMax 출력
    ____출력 델타
    ____출력 기울기
    ____첫 번째 은닉층의 기울기
    ____중간 은닉층들의 기울기
    ____기울기 가져오기
    ____평균 제곱 오차 연산의 효율을 향상 시켜주는 절감 알고리즘
    ____로그 발생 확률 연산의 효율을 향상시켜주는 절감 알고리즘
    ____총정리
    __기본적인 훈련 알고리즘
    ____첫 가중치를 구하기 위한 담금질 모사 알고리즘
    ____최적의 출력 가중치 계산을 위한 특이값 분해
    ____통계적 기울기 하강
    ____기울기 최적화의 켤레 개념

    3 제한된 볼츠만 머신
    __제한된 볼츠만 머신이란?
    ____재구조화 오차
    __최대 발생 가능 훈련
    ____대조적 발산
    ____가중치 패널티
    ____희소성 유도
    ____초기 가중치 찾기
    ____은닉 뉴런 바이어스
    ____가시 뉴런 바이어스
    ____재구조화 오차 구현 코드
    ____멀티스레드 기반의 초기 가중치 선택
    ____통계적 기울기 하강 알고리즘의 기본 원리
    ____핵심 알고리즘
    ____배치 단위로 에포크 분할
    ____에포크 뒤섞기
    ____학습률과 모멘텀 업데이트
    ____수렴 값 결정
    __멀티스레드 기반의 RBM 훈련 알고리즘 구현 코드
    __CUDA 기반의 RBM 훈련 코드
    ____초기화와 캐시 라인 매칭
    ____훈련 데이터 가져오기
    ____가시 레이어에서 은닉 레이어로
    ____은닉 레이어에서 가시 레이어로
    ____기울기 길이와 내적 연산의 효율성을 향상시켜주는 알고리즘
    ____입력 바이어스 업데이트
    ____은닉 뉴런 바이어스 업데이트
    ____가중치 업데이트
    ____총정리
    ____타이밍
    ____가중치 업데이트 분석
    ____가시 레이어에서 은닉 레이어로의 분석
    ____은닉 레이어에서 가시 레이어로의 분석
    ____향상된 훈련 알고리즘과 향후 버전

    4 탐욕적인 훈련
    __생성적 샘플링

    5 DEEP 사용 매뉴얼
    __메뉴 옵션
    ____파일 메뉴 옵션
    ____테스트 메뉴 옵션
    ____화면 출력 메뉴 옵션
    __데이터베이스 읽어 들이기
    __MNIST 이미지 읽어 들이기
    __MNIST 라벨 읽어 들이기
    __활성화 파일 작성
    __모든 데이터 삭제
    __모델 아키텍처
    __데이터베이스 입력과 목표치
    __RBM 훈련 파라미터
    __감독 훈련 파라미터
    __훈련
    __테스트
    __분석
    __수용 영역
    __생성적 샘플
    __DEEP.LOG 파일
    delivery.jpg
  • 사용후기

    등록된 사용후기

    사용후기가 없습니다.

  • 상품문의

    등록된 상품문의

    상품문의가 없습니다.

  • 배송정보

    배송정보

    배송업체 : 한진택배 (1588-0011)
     배송비
     2,500원 (25,000원 이상 구매 시 무료 배송/일부상품제외) 군부대 및 도서산간 지역은 추가 배송비가 발생할 수 있습니다.
     ◆배송기간
     : 평일 오전 7시 이전 주문 시 당일 발송 (2~3일 소요) : 단, 공휴일, 연휴, 천재지변 등으로 인해 발송이 지연될 수 있습니다.
     ◆배송추적
     : 당일 발송건에 한해 익일 오전 9시 이후 확인 가능합니다.


  • 교환정보

    교환/반품

     ◆반품/교환을 원하는 경우 반드시 고객센터로 연락 후 신청하시기 바랍니다.
     ◆반품/교환은 상품 수령일로 부터 7일 이내에만 가능합니다. 단, 상품이 훼손되지 않았거나, 속 비닐이 있는 경우 듣지 않았을    때 가능합니다.
     •고객님의 변심 또는 잘못 주문하신 경우에는 왕복 배송비는 고객님의 부담입니다.
     ◆오배송, 파본, 불량 상품에 대해서는 고객센터로 연락주시면 상담 후 교환해 드립니다.
     ◆오배송, 파본, 불량상품의 배송비는 환불처에서 부담합니다.
     교환/반품
     ◆환불은 상품이 환불에 도착 시 처리됩니다. (카드 취소는 3~5일이 소요될 수 있습니다.)

장바구니

오늘본상품

오늘 본 상품

  • C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘. 1
    C++와 CUDA 27,000

위시리스트

  • 보관 내역이 없습니다.
회사명 (주)꼭대기 주소 서울 특별시 마포구 연희로 11,5층 S-537호
사업자 등록번호 795-87-00429 대표 오주봉 전화 02-356-5779 팩스 02-356-5779
통신판매업신고번호 제2017-서울마포-0052호 개인정보 보호책임자 dhwnqhd

Copyright © 2001-2013 (주)꼭대기. All Rights Reserved.