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Deep Learning and Scientific Computing with R torch

73,99 €

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

05.04.2023

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Raster, schwarz-weiss, Zeichnungen, schwarz-weiss, Tabellen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

414

Maße (L/B/H)

23,4/15,6/2,2 cm

Gewicht

453 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-223139-6

Beschreibung

Rezension

"The book is very well written and easy to follow with plenty of illustrations and explanations via examples and codes. I have learned a lot from the book and believe that many R users can greatly benefit from it as well even without an extensive machine learning background."

- Yang Ni, Texa A&M University, U.S.A, The MAerican Statistician, April 2024

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

05.04.2023

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Raster, schwarz-weiss, Zeichnungen, schwarz-weiss, Tabellen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

414

Maße (L/B/H)

23,4/15,6/2,2 cm

Gewicht

453 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-223139-6

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Part 1. Getting familiar with torch  1. Overview  2. On torch, and how to get it  3. Tensors  4. Autograd  5. Function minimization with autograd  6. A neural network from scratch  7. Modules  8. Optimizers  9. Loss functions  10. Function minimization with L-BFGS  11. Modularizing the neural network  Part 2. Deep learning with torch  12. Overview  13. Loading data  14. Training with luz  15. A first go at image classification  16. Making models generalize  17. Speeding up training  18. Image classification, take two: Improving performance  19. Image segmentation  20. Tabular data  21. Time series  22. Audio classification  Part 3. Other things to do with torch: Matrices, Fourier Transform, and Wavelets  23. Overview  24. Matrix computations: Least-squares problems  25. Matrix computations: Convolution  26. Exploring the Discrete Fourier Transform (DFT)  27. The Fast Fourier Transform (FFT)  28. Wavelets