Programming Neural Networks With Python Format Broché

Programming Neural Networks with Python - Schwaiger, Roland

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Auteur(s) : Schwaiger, Roland - Steinwendner, Joachim

Editeur : Rheinwerk Publishing Inc.

Langue : Anglais

Parution : 01/10/2025

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 457.0

Résumé :
... Preface ... 15

1 ... Introduction ... 17

1.1 ... Why Neural Networks? ... 17

1.2 ... About This Book ... 18

1.3 ... The Contents in Brief ... 19

1.4 ... Is This Bee a Queen Bee? ... 22

1.5 ... An Artificial Neural Network for the Bee Colony ... 23

1.6 ... From Biology to the Artificial Neuron ... 28

1.7 ... Classification and the Rest ... 32

1.8 ... Summary ... 39

1.9 ... Further Reading ... 39

PART I ... Up and Running ... 41

2 ... Starter Kit for Developing Neural Networks with Python ... 43

2.1 ... The Technical Development Environment ... 43

2.2 ... Summary ... 63

3 ... A Simple Neural Network ... 65

3.1 ... Background ... 65

3.2 ... Bring on the Neural Network! ... 65

3.3 ... Neuron Zoom-In ... 68

3.4 ... Step Function ... 73

3.5 ... Perceptron ... 75

3.6 ... Points in Space: Vector Representation ... 76

3.7 ... Horizontal and Vertical: Column and Line Notation ... 82

3.8 ... The Weighted Sum ... 84

3.9 ... Step-by-Step: Step Functions ... 85

3.10 ... The Weighted Sum Reloaded ... 85

3.11 ... All Together ... 86

3.12 ... Task: Robot Protection ... 89

3.13 ... Summary ... 91

3.14 ... Further Reading ... 91

4 ... Learning in a Simple Network ... 93

4.1 ... Background: Plans Are Being Made ... 93

4.2 ... Learning in Python Code ... 94

4.3 ... Perceptron Learning ... 94

4.4 ... Separating Line for a Learning Step ... 98

4.5 ... Perceptron Learning Algorithm ... 99

4.6 ... The Separating Lines or Hyperplanes for the Example ... 103

4.7 ... scikit-learn Compatible Estimator ... 106

4.8 ... scikit-learn Perceptron Estimator ... 113

4.9 ... Adaline ... 115

4.10 ... Summary ... 125

4.11 ... Further Reading ... 126

5 ... Multilayer Neural Networks ... 127

5.1 ... A Real Problem ... 127

5.2 ... Solving XOR ... 129

5.3 ... Preparations for the Launch ... 134

5.4 ... The Plan for Implementation ... 135

5.5 ... The Setup (class) ... 136

5.6 ... The Initialization (__init__) ... 138

5.7 ... Something for In-Between (print) ... 141

5.8 ... The Analysis (predict) ... 141

5.9 ... The Usage ... 143

5.10 ... Summary ... 145

6 ... Learning in a Multilayer Network ... 147

6.1 ... How Do You Measure an Error? ... 147

6.2 ... Gradient Descent: An Example ... 149

6.3 ... A Network of Sigmoid Neurons ... 157

6.4 ... The Cool Algorithm with Forward Delta and Backpropagation ... 158

6.5 ... A fit Run ... 170

6.6 ... Summary ... 178

6.7 ... Further Reading ... 178

7 ... Examples of Deep Neural Networks ... 179

7.1 ... Convolutional Neural Networks ... 179

7.2 ... Transformer Neural Networks ... 194

7.3 ... The Optimization Method ... 204

7.4 ... Preventing Overfitting ... 205

7.5 ... Summary ... 207

7.6 ... Further Reading ... 207

8 ... Programming Deep Neural Networks Using TensorFlow 2 ... 209

8.1 ... Convolutional Networks for Handwriting Recognition ... 209

8.2 ... Transfer Learning with Convolutional Neural Networks ... 223

8.3 ... Transfer Learning with Transformer Neural Networks ... 231

8.4 ... Summary ... 236

8.5 ... Further Reading ... 236

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Sommaire:
Neural networks are at the heart of AI-so ensure you're on the cutting edge with this guide! For true beginners, get a crash course in Python and the mathematical concepts you'll need to understand and create neural networks. Or jump right into programming your first neural network, from implementing the scikit-learn library to using the perceptron learning algorithm. Learn how to train your neural network, measure errors, make use of transfer learning, implementing the CRISP-DM model, and more. Whether you're interested in machine learning, gen AI, LLMs, deep learning, or all of the above, this is the AI book you need!-- Provided by publisher....

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