UID:
kobvindex_ERBEBC6016588
Umfang:
1 online resource (232 pages)
ISBN:
9783960101024
Serie:
Animals
Anmerkung:
Intro -- Inhalt -- Einführung -- Kapitel 1: Wie neuronale Netze arbeiten -- Leicht für mich - schwer für dich -- Eine einfache Vorhersagemaschine -- Klassifizieren unterscheidet sich nicht sehr vom Vorhersagen -- Einen einfachen Klassifizierer trainieren -- Manchmal ist ein Klassifizierer nicht genug -- Neuronen - die Rechenmaschinen der Natur -- Signalen durch ein neuronales Netz folgen -- Matrizenmultiplikation ist nützlich - ehrlich! -- Beispiel: Ein dreischichtiges Netz mit Matrizenmultiplikation -- Gewichte von mehr als einem Knoten lernen -- Fehler von mehreren Ausgabeknoten zurückführen -- Fehler auf mehrere Schichten zurückführen -- Backpropagierung von Fehlern mit Matrizenmultiplikation -- Wie aktualisieren wir eigentlich die Gewichte? -- Gewichtsaktualisierung am konkreten Beispiel -- Die Daten vorbereiten -- Eingaben -- Ausgaben -- Zufällige 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 darstellen -- Objekte -- Neuronales Netz mit Python -- Der Gerüstcode -- Das Netz initialisieren -- Gewichte - das Herz des Netzes -- Optional: differenzierte Initialisierung der Gewichte -- Das Netz abfragen -- Der aktuelle Stand des Codes -- Das Netz trainieren -- Der vollständige Code für das neuronale Netz -- Die MNIST-Datenbank mit handgeschriebenen Ziffern -- Die MNIST-Trainingsdaten vorbereiten -- Das Netz testen -- Mit sämtlichen Datensätzen trainieren und testen -- Verbesserungen: Optimieren der Lernrate -- Verbesserungen: Mehrere Läufe -- Die Gestalt des Netzes ändern -- Gute Arbeit! -- Der endgültige Code -- Kapitel 3: Just for fun: Das neuronale Netz tunen -- Ihre eigene Handschrift -- Das Gedächtnis eines neuronalen Netzes
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Geheimnisvolle Blackbox -- Rückwärtsabfrage -- Die Kennung »0« -- Weitere Hirnscans -- Neue Trainingsdaten erzeugen: Drehungen -- Epilog -- Anhang A: Eine leicht verständliche Einführung in die Analysis -- Eine Gerade -- Eine schräg verlaufende Gerade -- Eine gekrümmte Kurve -- Analysis per Hand -- Analysis nicht per Hand -- Analysis, ohne Graphen zu zeichnen -- Muster -- Funktionen von Funktionen -- Sie können Analysis betreiben! -- Anhang B: Das Ganze mit einem Raspberry Pi -- IPython installieren -- Vergewissern, dass alles funktioniert -- Ein neuronales Netz trainieren und testen -- Erfolg für Raspberry Pi! -- Index -- Über den Autor -- Kolophon
Weitere Ausg.:
Print version: Rashid, Tariq Neuronale Netze selbst programmieren Heidelberg : o'Reilly,c2017 ISBN 9783960090434
Schlagwort(e):
Electronic books.
URL:
https://ebookcentral.proquest.com/lib/th-brandenburg/detail.action?docID=6016588
