Practical MATLAB Deep Learning : A Projects-Based Approach
Lingua: inglese
Editore: Apress, 2022
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Harness the power of MATLAB for deep-learning challenges. Practical MATLAB Deep Learning, Second Edition, remains a one-of a-kind book that provides an introduction to deep learning and using MATLAB's deep-learning toolboxes. In this book, you'll see how these toolboxes provide the complete set of functions needed to implement all aspects of deep learning. This edition includes new and expanded projects, and covers generative deep learning and reinforcement learning.Over the course of the book, you'll learn to model complex systems and apply deep learning to problems in those areas. Applications include:Aircraft navigationAn aircraft that lands on Titan, the moon of Saturn, using reinforcement learningStock market predictionNatural language processingMusic creation usng generative deep learningPlasma controlEarth sensor processing for spacecraftMATLAB Bluetooth data acquisition applied to dance physicsWhat You Will LearnExplore deep learning using MATLAB and compare it to algorithmsWrite a deep learning function in MATLAB and train it with examplesUse MATLAB toolboxes related to deep learningImplement tokamak disruption predictionNow includes reinforcement learningWho This Book Is ForEngineers, data scientists, and students wanting a book rich in examples on deep learning using MATLAB.…
Codice articolo 9781484279113
- Titolo
- Practical MATLAB Deep Learning : A Projects-Based Approach
- Autore
- Michael Paluszek
- Editore
- Apress
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1484279115
- ISBN 13
- 9781484279113
- Edizione
- seconda edizione
- Peso dell'articolo
- 663 grammi
- Dimensioni
- 254x178x18 mm
Harness the power of MATLAB for deep-learning challenges. Practical MATLAB Deep Learning, Second Edition, remains a one-of a-kind book that provides an introduction to deep learning and using MATLAB's deep-learning toolboxes. In this book, you’ll see how these toolboxes provide the complete set of functions needed to implement all aspects of deep learning. This edition includes new and expanded projects, and covers generative deep learning and reinforcement learning.
Over the course of the book, you'll learn to model complex systems and apply deep learning to problems in those areas. Applications include:
- Aircraft navigation
- An aircraft that lands on Titan, the moon of Saturn, using reinforcement learning
- Stock market prediction
- Natural language processing
- Music creation usng generative deep learning
- Plasma control
- Earth sensor processing for spacecraft
- MATLAB Bluetooth data acquisition applied to dance physics
- Explore deep learning using MATLAB and compare it to algorithms
- Write a deep learning function in MATLAB and train it with examples
- Use MATLAB toolboxes related to deep learning
- Implement tokamak disruption prediction
- Now includes reinforcement learning
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