Deep Learning with R Cookbook. Over 45 unique recipes to delve into neural network techniques using R 3.5.x Swarna Gupta, Rehan Ali Ansari, Dipayan Sarkar
(ebook)
(audiobook)
(audiobook)
- Autorzy:
- Swarna Gupta, Rehan Ali Ansari, Dipayan Sarkar
- Wydawnictwo:
- Packt Publishing
- Ocena:
- Stron:
- 328
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis
książki
:
Deep Learning with R Cookbook. Over 45 unique recipes to delve into neural network techniques using R 3.5.x
Deep learning (DL) has evolved in recent years with developments such as generative adversarial networks (GANs), variational autoencoders (VAEs), and deep reinforcement learning. This book will get you up and running with R 3.5.x to help you implement DL techniques.
The book starts with the various DL techniques that you can implement in your apps. A unique set of recipes will help you solve binomial and multinomial classification problems, and perform regression and hyperparameter optimization. To help you gain hands-on experience of concepts, the book features recipes for implementing convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and Long short-term memory (LSTMs) networks, as well as sequence-to-sequence models and reinforcement learning. You’ll then learn about high-performance computation using GPUs, along with learning about parallel computation capabilities in R. Later, you’ll explore libraries, such as MXNet, that are designed for GPU computing and state-of-the-art DL. Finally, you’ll discover how to solve different problems in NLP, object detection, and action identification, before understanding how to use pre-trained models in DL apps.
By the end of this book, you’ll have comprehensive knowledge of DL and DL packages, and be able to develop effective solutions for different DL problems.
The book starts with the various DL techniques that you can implement in your apps. A unique set of recipes will help you solve binomial and multinomial classification problems, and perform regression and hyperparameter optimization. To help you gain hands-on experience of concepts, the book features recipes for implementing convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and Long short-term memory (LSTMs) networks, as well as sequence-to-sequence models and reinforcement learning. You’ll then learn about high-performance computation using GPUs, along with learning about parallel computation capabilities in R. Later, you’ll explore libraries, such as MXNet, that are designed for GPU computing and state-of-the-art DL. Finally, you’ll discover how to solve different problems in NLP, object detection, and action identification, before understanding how to use pre-trained models in DL apps.
By the end of this book, you’ll have comprehensive knowledge of DL and DL packages, and be able to develop effective solutions for different DL problems.
Wybrane bestsellery
Packt Publishing - inne książki
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@helion.pl
Proszę wybrać ocenę!
Proszę wpisać opinię!
Książka drukowana
Proszę czekać...
Oceny i opinie klientów: Deep Learning with R Cookbook. Over 45 unique recipes to delve into neural network techniques using R 3.5.x Swarna Gupta, Rehan Ali Ansari, Dipayan Sarkar (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.