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Neuronale Netze selbst programmieren : Ein verständlicher Einstieg mit Python.

Author: Tariq Rashid; Frank Langenau
Publisher: Heidelberg : O'Reilly, 2017.
Series: Animals.
Edition/Format:   eBook : Document : GermanView all editions and formats
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Details

Genre/Form: Electronic books
Additional Physical Format: Print version:
Rashid, Tariq.
Neuronale Netze selbst programmieren : Ein verständlicher Einstieg mit Python.
Heidelberg : O'Reilly, ©2017
Material Type: Document, Internet resource
Document Type: Internet Resource, Computer File
All Authors / Contributors: Tariq Rashid; Frank Langenau
ISBN: 9783960101024 3960101023
OCLC Number: 1007091388
Description: 1 online resource (232 pages)
Contents: Inhalt --
EinfÃơhrung --
Kapitel 1: Wie neuronale Netze arbeiten --
Leicht fÃơr mich â#x80;#x93; schwer fÃơr dich --
Eine einfache Vorhersagemaschine --
Klassifizieren unterscheidet sich nicht sehr vom Vorhersagen --
Einen einfachen Klassifizierer trainieren --
Manchmal ist ein Klassifizierer nicht genug --
Neuronen â#x80;#x93; die Rechenmaschinen der Natur --
Signalen durch ein neuronales Netz folgen --
Matrizenmultiplikation ist nÃơtzlich â#x80;#x93; ehrlich! --
Beispiel: Ein dreischichtiges Netz mit Matrizenmultiplikation --
Gewichte von mehr als einem Knoten lernen Fehler von mehreren Ausgabeknoten zurÃơckfÃơhrenFehler auf mehrere Schichten zurÃơckfÃơhren --
Backpropagierung von Fehlern mit Matrizenmultiplikation --
Wie aktualisieren wir eigentlich die Gewichte? --
Gewichtsaktualisierung am konkreten Beispiel --
Die Daten vorbereiten --
Eingaben --
Ausgaben --
ZufÃÞllige Anfangswerte --
Kapitel 2: Do it yourself mit Python --
Python --
Interaktives Python = IPython --
Ein sehr sanfter Start mit Python --
Notebooks --
Einfaches Python --
Arbeiten automatisieren --
Kommentare --
Funktionen --
Arrays Arrays grafisch darstellenObjekte --
Neuronales Netz mit Python --
Der GerÃơstcode --
Das Netz initialisieren --
Gewichte â#x80;#x93; das Herz des Netzes --
Optional: differenzierte Initialisierung der Gewichte --
Das Netz abfragen --
Der aktuelle Stand des Codes --
Das Netz trainieren --
Der vollstÃÞndige Code fÃơr das neuronale Netz --
Die MNIST-Datenbank mit handgeschriebenen Ziffern --
Die MNIST-Trainingsdaten vorbereiten --
Das Netz testen --
Mit sÃÞmtlichen DatensÃÞtzen trainieren und testen --
Verbesserungen: Optimieren der Lernrate Verbesserungen: Mehrere LÃÞufeDie Gestalt des Netzes ÃÞndern --
Gute Arbeit! --
Der endgÃơltige Code --
Kapitel 3: Just for fun: Das neuronale Netz tunen --
Ihre eigene Handschrift --
Das GedÃÞchtnis eines neuronalen Netzes --
Geheimnisvolle Blackbox --
RÃơckwÃÞrtsabfrage --
Die Kennung Â"0Â" --
Weitere Hirnscans --
Neue Trainingsdaten erzeugen: Drehungen --
Epilog --
Anhang A: Eine leicht verstÃÞndliche EinfÃơhrung in die Analysis --
Eine Gerade --
Eine schrÃÞg verlaufende Gerade --
Eine gekrÃơmmte Kurve --
Analysis per Hand Analysis nicht per HandAnalysis, ohne Graphen zu zeichnen --
Muster --
Funktionen von Funktionen --
Sie kÃœnnen Analysis betreiben! --
Anhang B: Das Ganze mit einem Raspberry Pi --
IPython installieren --
Vergewissern, dass alles funktioniert --
Ein neuronales Netz trainieren und testen --
Erfolg fÃơr Raspberry Pi! --
Index --
Ã#x9C;ber den Autor
Series Title: Animals.

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