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Deep Learning. Eigenschaften und Lernalgorithmen für rekurrente Netze, Taschenbuch von Frederico Gonzales, GRIN, 978-3-389-02565-9
Deep Learning. Eigenschaften Und Lernalgorithmen Für Rekurrente Netze, Taschenbuch Von Frederico Gonzales, Grin, 978-3-389-02565-9, Seitenanzahl: 24
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Deep Learning – Grundlagen und Implementierung, Fachbücher von Seth Weidman
Grundprinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich erklärt. Deep-Learning-Grundlagen für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning. Implementierung der Deep-Learning-Konzepte mit dem beliebten Framework PyTorch. Zahlreiche Codebeispiele in Python verdeutlichen die konkrete Umsetzung. Dieses Buch vermittelt Ihnen das konzeptionelle und praktische Rüstzeug, um ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netze zu bekommen. Sie lernen die Grundprinzipien des Deep Learning kennen, zu deren Veranschaulichung Seth Weidman gut nachvollziehbare Konzeptmodelle entwickelt hat, die von Codebeispielen begleitet werden. Das Buch eignet sich für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning. Sie beginnen mit den Basics des Deep Learning und gelangen schnell zu den Details fortgeschrittener Architekturen, indem Sie deren Aufbau von Grund auf neu implementieren. Dabei lernen Sie mehrschichtige neuronale Netze wie Convolutional und Recurrent Neural Networks kennen. Diese neuronalen Netzwerkkonzepte setzen Sie dann mit dem beliebten Framework PyTorch praktisch um. Auf diese Weise bauen Sie ein fundiertes Wissen darüber auf, wie neuronale Netze mathematisch, rechnerisch und konzeptionell funktionieren.
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Neuronale Netze und Deep Learning kapieren, Fachbücher von Andrew W. TraskDeep Learning ganz einfach erläutert mit anschaulichen Diagrammen und Programmcode in Python. Praktische Einführung in Deep-Learning-Algorithmen und das Trainieren neuronaler Netze. Keine Vorkenntnisse in Machine Learning oder höherer Mathematik erforderlich. Der Autor erläutert leicht verständlich und anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Dafür brauchst du nichts weiter als Schulkenntnisse in Mathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python. Du lernst die grundlegenden Konzepte des Deep Learnings kennen und trainierst mit Python und der Bibliothek NumPy deine eigenen neuronalen Netze, um Bilder zu erkennen, Sprache zu verarbeiten und Texte zu schreiben wie Shakespeare. Mit diesem Buch bist du bestens gerüstet, auch komplexe Deep-Learning-Frameworks in Produktivumgebungen einzusetzen.29,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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MATLAB Deep Learning, Fachbücher von Phil KimBeginnen Sie mit MATLAB für Deep Learning und KI mit diesem umfassenden Leitfaden. In diesem Buch starten Sie mit den Grundlagen des maschinellen Lernens und gehen dann über zu neuronalen Netzen, Deep Learning und konvolutionalen neuronalen Netzen. In einer Mischung aus Grundlagen und Anwendungen verwendet MATLAB Deep Learning MATLAB als zugrunde liegende Programmiersprache und Werkzeug für die Beispiele und Fallstudien in diesem Buch. Mit diesem Buch werden Sie in der Lage sein, einige der heutigen realen Herausforderungen im Bereich Big Data, intelligente Bots und andere komplexe Datenprobleme anzugehen. Sie werden sehen, wie Deep Learning einen komplexeren und intelligenteren Aspekt des maschinellen Lernens für moderne Datenanalysen und -anwendungen darstellt. Was Sie lernen werden: - Verwenden Sie MATLAB für Deep Learning - Entdecken Sie neuronale Netze und mehrschichtige neuronale Netze - Arbeiten Sie mit Konvolutions- und Pooling-Schichten - Erstellen Sie ein MNIST-Beispiel mit diesen Schichten Für wen dieses Buch gedacht ist: Für diejenigen, die Deep Learning lernen möchten.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applied Deep Learning, Fachbücher von Umberto MichelucciDas Fachbuch "Applied Deep Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Funktionsweise von neuronalen Netzwerken und deren Implementierung mit TensorFlow 2.0 und Keras. Die neue Auflage legt besonderen Wert auf grundlegende Konzepte sowie praktische Aspekte, die für Forschungsprojekte im Bereich des Deep Learning von Bedeutung sind. Leserinnen und Leser können sich auf spezifische Themen konzentrieren, darunter Regularisierung, Optimierer, Optimierung, Metrikanalyse und Hyperparameter-Tuning. Darüber hinaus werden die grundlegenden Ideen hinter Autoencodern und generativen adversarialen Netzwerken behandelt. Das Buch ist so strukturiert, dass alle vorgestellten Codebeispiele in Form von Jupyter-Notebooks zur Verfügung stehen, was es ermöglicht, die Beispiele auszuprobieren und kreativ zu erweitern. Ein begleitendes Online-Buch bietet zusätzliches Material und vollständigen Code für alle besprochenen Beispiele.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Deep Learning Architectures, Fachbücher von Ovidiu Calin
"Deep Learning Architectures" ist ein Fachbuch, das sich mit der mathematischen Funktionsweise von neuronalen Netzwerken beschäftigt. Es bietet eine umfassende Analyse, wie diese Netzwerke sowohl als universelle Approximatoren von Funktionen als auch als Informationsverarbeiter fungieren. Das Buch überbrückt die Kluft zwischen intuitiven Konzepten, die in der heutigen Nutzung von neuronalen Netzwerken vorherrschen, und der präzisen modernen mathematischen Sprache. Es präsentiert bewährte Praktiken und kombiniert diese mit der Robustheit und Eleganz mathematischer Ansätze. Die Inhalte sind so strukturiert, dass sie sowohl für Studierende im Masterstudium als auch für fortgeschrittene Bachelorstudierende zugänglich sind. Darüber hinaus richtet sich das Buch an Forscher im Bereich des maschinellen Lernens, die ein theoretisches Verständnis für die Materie anstreben.
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Deep Learning Foundations, Fachbücher von Taeho Jo
Das Buch "Deep Learning Foundations" bietet eine umfassende konzeptionelle Einführung in die Algorithmen des Deep Learning. Es ist in vier Hauptteile gegliedert: Grundlagen, Deep Machine Learning, tiefe neuronale Netzwerke und textbasierte Deep Learning-Techniken. Der erste Teil behandelt traditionelle Ansätze des überwachten und unüberwachten Lernens sowie Ensemble-Learning, um eine solide Basis für das Verständnis von Deep Learning-Algorithmen zu schaffen. Im zweiten Teil wird erläutert, wie bestehende Machine Learning-Algorithmen in Deep Learning-Algorithmen umgewandelt werden können. Der dritte Teil widmet sich verschiedenen Arten tiefer neuronaler Netzwerke, darunter Multiple Perceptron, rekurrente Netzwerke, Restricted Boltzmann Machines und Convolutional Neural Networks. Der abschliessende Teil des Buches behandelt spezielle Deep Learning-Techniken, die für Text Mining-Aufgaben entwickelt wurden. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Akademiker, Studierende und Fachleute im Bereich des maschinellen Lernens.
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Deep Learning. Eigenschaften und Lernalgorithmen für rekurrente Netze, Taschenbuch von Frederico Gonzales, GRIN, 978-3-389-02565-9Deep Learning. Eigenschaften Und Lernalgorithmen Für Rekurrente Netze, Taschenbuch Von Frederico Gonzales, Grin, 978-3-389-02565-9, Seitenanzahl: 2416,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning – Grundlagen und Implementierung, Fachbücher von Seth WeidmanGrundprinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich erklärt. Deep-Learning-Grundlagen für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning. Implementierung der Deep-Learning-Konzepte mit dem beliebten Framework PyTorch. Zahlreiche Codebeispiele in Python verdeutlichen die konkrete Umsetzung. Dieses Buch vermittelt Ihnen das konzeptionelle und praktische Rüstzeug, um ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netze zu bekommen. Sie lernen die Grundprinzipien des Deep Learning kennen, zu deren Veranschaulichung Seth Weidman gut nachvollziehbare Konzeptmodelle entwickelt hat, die von Codebeispielen begleitet werden. Das Buch eignet sich für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning. Sie beginnen mit den Basics des Deep Learning und gelangen schnell zu den Details fortgeschrittener Architekturen, indem Sie deren Aufbau von Grund auf neu implementieren. Dabei lernen Sie mehrschichtige neuronale Netze wie Convolutional und Recurrent Neural Networks kennen. Diese neuronalen Netzwerkkonzepte setzen Sie dann mit dem beliebten Framework PyTorch praktisch um. Auf diese Weise bauen Sie ein fundiertes Wissen darüber auf, wie neuronale Netze mathematisch, rechnerisch und konzeptionell funktionieren.32,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Neuronale Netze und Deep Learning kapieren, Fachbücher von Andrew W. TraskDeep Learning ganz einfach erläutert mit anschaulichen Diagrammen und Programmcode in Python. Praktische Einführung in Deep-Learning-Algorithmen und das Trainieren neuronaler Netze. Keine Vorkenntnisse in Machine Learning oder höherer Mathematik erforderlich. Der Autor erläutert leicht verständlich und anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Dafür brauchst du nichts weiter als Schulkenntnisse in Mathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python. Du lernst die grundlegenden Konzepte des Deep Learnings kennen und trainierst mit Python und der Bibliothek NumPy deine eigenen neuronalen Netze, um Bilder zu erkennen, Sprache zu verarbeiten und Texte zu schreiben wie Shakespeare. Mit diesem Buch bist du bestens gerüstet, auch komplexe Deep-Learning-Frameworks in Produktivumgebungen einzusetzen.29,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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MATLAB Deep Learning, Fachbücher von Phil KimBeginnen Sie mit MATLAB für Deep Learning und KI mit diesem umfassenden Leitfaden. In diesem Buch starten Sie mit den Grundlagen des maschinellen Lernens und gehen dann über zu neuronalen Netzen, Deep Learning und konvolutionalen neuronalen Netzen. In einer Mischung aus Grundlagen und Anwendungen verwendet MATLAB Deep Learning MATLAB als zugrunde liegende Programmiersprache und Werkzeug für die Beispiele und Fallstudien in diesem Buch. Mit diesem Buch werden Sie in der Lage sein, einige der heutigen realen Herausforderungen im Bereich Big Data, intelligente Bots und andere komplexe Datenprobleme anzugehen. Sie werden sehen, wie Deep Learning einen komplexeren und intelligenteren Aspekt des maschinellen Lernens für moderne Datenanalysen und -anwendungen darstellt. Was Sie lernen werden: - Verwenden Sie MATLAB für Deep Learning - Entdecken Sie neuronale Netze und mehrschichtige neuronale Netze - Arbeiten Sie mit Konvolutions- und Pooling-Schichten - Erstellen Sie ein MNIST-Beispiel mit diesen Schichten Für wen dieses Buch gedacht ist: Für diejenigen, die Deep Learning lernen möchten.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applied Deep Learning, Fachbücher von Umberto MichelucciDas Fachbuch "Applied Deep Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Funktionsweise von neuronalen Netzwerken und deren Implementierung mit TensorFlow 2.0 und Keras. Die neue Auflage legt besonderen Wert auf grundlegende Konzepte sowie praktische Aspekte, die für Forschungsprojekte im Bereich des Deep Learning von Bedeutung sind. Leserinnen und Leser können sich auf spezifische Themen konzentrieren, darunter Regularisierung, Optimierer, Optimierung, Metrikanalyse und Hyperparameter-Tuning. Darüber hinaus werden die grundlegenden Ideen hinter Autoencodern und generativen adversarialen Netzwerken behandelt. Das Buch ist so strukturiert, dass alle vorgestellten Codebeispiele in Form von Jupyter-Notebooks zur Verfügung stehen, was es ermöglicht, die Beispiele auszuprobieren und kreativ zu erweitern. Ein begleitendes Online-Buch bietet zusätzliches Material und vollständigen Code für alle besprochenen Beispiele.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning Architectures, Fachbücher von Ovidiu Calin"Deep Learning Architectures" ist ein Fachbuch, das sich mit der mathematischen Funktionsweise von neuronalen Netzwerken beschäftigt. Es bietet eine umfassende Analyse, wie diese Netzwerke sowohl als universelle Approximatoren von Funktionen als auch als Informationsverarbeiter fungieren. Das Buch überbrückt die Kluft zwischen intuitiven Konzepten, die in der heutigen Nutzung von neuronalen Netzwerken vorherrschen, und der präzisen modernen mathematischen Sprache. Es präsentiert bewährte Praktiken und kombiniert diese mit der Robustheit und Eleganz mathematischer Ansätze. Die Inhalte sind so strukturiert, dass sie sowohl für Studierende im Masterstudium als auch für fortgeschrittene Bachelorstudierende zugänglich sind. Darüber hinaus richtet sich das Buch an Forscher im Bereich des maschinellen Lernens, die ein theoretisches Verständnis für die Materie anstreben.74,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning Foundations, Fachbücher von Taeho JoDas Buch "Deep Learning Foundations" bietet eine umfassende konzeptionelle Einführung in die Algorithmen des Deep Learning. Es ist in vier Hauptteile gegliedert: Grundlagen, Deep Machine Learning, tiefe neuronale Netzwerke und textbasierte Deep Learning-Techniken. Der erste Teil behandelt traditionelle Ansätze des überwachten und unüberwachten Lernens sowie Ensemble-Learning, um eine solide Basis für das Verständnis von Deep Learning-Algorithmen zu schaffen. Im zweiten Teil wird erläutert, wie bestehende Machine Learning-Algorithmen in Deep Learning-Algorithmen umgewandelt werden können. Der dritte Teil widmet sich verschiedenen Arten tiefer neuronaler Netzwerke, darunter Multiple Perceptron, rekurrente Netzwerke, Restricted Boltzmann Machines und Convolutional Neural Networks. Der abschliessende Teil des Buches behandelt spezielle Deep Learning-Techniken, die für Text Mining-Aufgaben entwickelt wurden. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Akademiker, Studierende und Fachleute im Bereich des maschinellen Lernens.128,39 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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