Deep Learning And Scientific Computing With R Torch Format Relié

Deep Learning and Scientific Computing with R torch - Keydana, Sigrid

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Présentation Deep Learning And Scientific Computing With R Torch Format Relié
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Livre Économie - Keydana, Sigrid - 01/04/2023 - Relié - Langue : Anglais

Auteur(s) : Keydana, Sigrid

Editeur : Chapman And Hall/Crc

Langue : Anglais

Parution : 01/04/2023

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 414

Expédition : 753

Dimensions : 24.0 x 16.1 x 2.7

ISBN : 1032231386

Résumé :

This book aims to be useful to (almost) everyone. Deep Learning and Scientific Computing with R Torch provides a thorough introduction to torch basics - both by carefully explaining underlying concepts and ideas, and showing enough examples for the reader to become fluent in torch.

Biographie:

Sigrid Keydana is an Applied Researcher at Posit (formerly RStudio, PBC). She has a background in the humanities, psychology, and information technology, and is passionate about explaining complex concepts in a concepts-first, comprehensible way.

Sommaire:

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

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