Artificial Neural Networks with Java: Tools for Building Neural Network Applications
Tworzenie aplikacji sieci neuronowych przy użyciu środowiska Java. Po zapoznaniu się z zasadami związanymi z przetwarzaniem sieci neuronowych, to drugie wydanie pokazuje, jak ręcznie przetworzyć swój pierwszy przykład sieci neuronowej. Książka obejmuje wewnętrzne elementy propagacji przedniej i wstecznej oraz pomaga zrozumieć główne zasady przetwarzania sieci neuronowych. Dowiesz się również, jak przygotować dane do wykorzystania w tworzeniu sieci neuronowych i będziesz w stanie zaproponować różne techniki przygotowania danych do wielu niekonwencjonalnych zadań.
Książka omawia praktyczne aspekty wykorzystania języka Java do przetwarzania sieci neuronowych. Dowiesz się, jak używać frameworka Encog Java do przetwarzania aplikacji sieci neuronowych na dużą skalę. Omówiono także wykorzystanie sieci neuronowych do aproksymacji funkcji nieciągłych. Oprócz wykorzystania sieci neuronowych do regresji, to drugie wydanie pokazuje, jak korzystać z sieci neuronowych do wizji komputerowej. Koncentruje się na rozpoznawaniu obrazów, takim jak klasyfikacja odręcznych cyfr, przygotowanie i konwersja danych wejściowych oraz tworzenie programu konwersji. Zapoznasz się również z tematami związanymi z klasyfikacją odręcznych cyfr, takimi jak architektura sieci, kod programu, logika programowania i wykonanie.
Podejście krok po kroku zastosowane w książce zawiera wiele przykładów, diagramów i zrzutów ekranu, które pomogą ci szybko i łatwo zrozumieć koncepcje.
Czego się nauczysz
⬤ Używać języka Java do tworzenia aplikacji sieci neuronowych.
⬤ Przygotowywać dane do wielu różnych zadań.
⬤ Przeprowadzać nietypowe przetwarzanie sieci neuronowych.
⬤ Używać sieci neuronowych do przetwarzania funkcji nieciągłych.
⬤ Opracować program rozpoznający odręcznie pisane cyfry.
Dla kogo jest ta książka
Średnio zaawansowani programiści uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, którzy są zainteresowani przejściem na Javę.