Neuronale Netze Und Deep Learning Kapieren de Andrew W. Trask Format Broché

Neuronale Netze und Deep Learning kapieren - Andrew W. Trask

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Présentation Neuronale Netze Und Deep Learning Kapieren de Andrew W. Trask Format Broché
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Livre Informatique - Andrew W. Trask - 01/12/2019 - Broché - Langue : Allemand

Auteur(s) : Andrew W. Trask

Editeur : Mitp Verlags Gmbh & Co.Kg

Langue : Allemand

Parution : 01/12/2019

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 354

Expédition : 610

Dimensions : 24.2 x 17.2 x 2.3

ISBN : 3747500153

Résumé :

Von den Grundlagen Neuronaler Netze ?ber Machine Learning bis hin zu Deep-Learning-Algorithmen
Anschauliche Diagramme, Anwendungsbeispiele in Python und der Einsatz von NumPy
Keine Vorkenntnisse in Machine Learning oder h?herer Mathematik erforderlich

Deep Learning muss nicht kompliziert sein. Mit diesem Buch lernst du anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Daf?r brauchst du nichts weiter als Schulmathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python. Alle Codebeispiele werden ausf?hrlich erl?utert und mathematische Hintergr?nde anhand von Analogien veranschaulicht.

Der Autor erkl?rt leicht verst?ndlich, wie Neuronale Netze lernen und wie sie mit Machine-Learning-Verfahren trainiert werden k?nnen. Du erf?hrst, wie du dein erstes Neuronales Netz erstellst und wie es mit Deep-Learning-Algorithmen Bilder erkennen sowie nat?rliche Sprache verarbeiten und modellieren kann. Hierbei kommen Netze mit mehreren Schichten wie CNNs und RNNs zum Einsatz.

Fokus des Buches ist es, Neuronale Netze zu trainieren, ohne auf vorgefertigte Python-Frameworks zur?ckzugreifen. So verstehst du Deep Learning von Grund auf und kannst in Zukunft auch komplexe Frameworks erfolgreich f?r deine Projekte einsetzen.

Aus dem Inhalt:

Parametrische und nichtparametrische Modelle
?berwachtes und un?berwachtes Lernen
Vorhersagen mit mehreren Ein- und Ausgaben
Fehler messen und verringern
Hot und Cold Learning
Batch- und stochastischer Gradientenabstieg
?beranpassung vermeiden
Generalisierung
Dropout-Verfahren
Backpropagation und Forward Propagation
Bilderkennung
Verarbeitung nat?rlicher Sprache (NLP)
Sprachmodellierung
Aktivierungsfunktionen
Sigmoid-Funktion
Tangens hyperbolicus
Softmax

Convolutional Neural Networks (CNNs)

Recurrent Neural Networks (RNNs)

Long Short-Term Memory (LSTM)

Deep-Learning-Framework erstellen

...

Biographie:
..

Sommaire:

Von den Grundlagen Neuronaler Netze ?ber Machine Learning bis hin zu Deep-Learning-Algorithmen
Anschauliche Diagramme, Anwendungsbeispiele in Python und der Einsatz von NumPy
Keine Vorkenntnisse in Machine Learning oder h?herer Mathematik erforderlich

Aus dem Inhalt:

Parametrische und nichtparametrische Modelle
?berwachtes und un?berwachtes Lernen
Vorhersagen mit mehreren Ein- und Ausgaben
Fehler messen und verringern
Hot und Cold Learning
Batch- und stochastischer Gradientenabstieg
?beranpassung vermeiden
Generalisierung
Dropout-Verfahren
Backpropagation und Forward Propagation
Bilderkennung
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Sprachmodellierung
Aktivierungsfunktionen
Sigmoid-Funktion
Tangens hyperbolicus
Softmax

Convolutional Neural Networks (CNNs)

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