探索一种共同而强大的深层信仰网络的基本构建模块：卷积网。本书向您展示了这些优雅模型的结构如何比传统神经网络更接近人类大脑的结构;他们有一个’思考过程’，能够学习从更简单的原语构建的抽象概念。这些模型对图像处理应用特别有用。在每个步骤中，C++和CUDAC：第3卷中的DeepBeliefNets提供了直观的动机，与该主题相关的最重要方程的摘要，并以现代CPU上的线程计算以及计算机上的大规模并行处理的高度注释代码作为结束具有CUDA功能的视频显示卡。书中提供的所有例程的源代码以及实现这些算法的可执行CONVNET程序都可以免费下载。