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Chapman & Hall/CRC The R Series

책소개

목차


Part1. 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
Part2. 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
Part3. 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

품목정보

발행일
2023년 04월 05일
쪽수, 무게, 크기
394쪽 | 453g | 160*230*234mm
ISBN13
9781032231396

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