Verfügbarkeit: Neuronale Netze selbst programmieren

Neuronale Netze selbst programmieren: ein verständlicher Einstieg mit Python

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Rashid, Tariq (VerfasserIn)
Weitere Verfasser:	Langenau, Frank (ÜbersetzerIn)
Format:	Buch
Sprache:	German English
Veröffentlicht:	Heidelberg O'Reilly 2017
Ausgabe:	1. Auflage
Schlagworte:	Python > Programmiersprache Neuronales Netz
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adam_text	Inhalt Einführung. IX 1 Wie neuronale Netze arbeiten. 1 Leicht für mich — schwer für dich. 1 Eine einfache Vorhersagemaschine. 3 Klassifizieren unterscheidet sich nicht sehr vom Vorhersagen . 8 Einen einfachen Klassifizierer trainieren. 14 Manchmal ist ein Klassifizierer nicht genug. 24 Neuronen — die Rechenmaschinen der Natur . 30 Signalen durch ein neuronales Netz folgen. 39 Matrizenmultiplikation ist nützlich — ehrlich! . 44 Beispiel: Ein dreischichtiges Netz mit Matrizenmultiplikation . 51 Gewichte von mehr als einem Knoten lernen. 59 Fehler von mehreren Ausgabeknoten zurückführen. 61 Fehler auf mehrere Schichten zurückführen. 63 Backpropagierung von Fehlern mit Matrizenmultiplikation . 67 Wie aktualisieren wir eigentlich die Gewichte? . 70 Gewichtsaktualisierung am konkreten Beispiel . 88 Die Daten vorbereiten. 89 Eingaben . 90 Ausgaben. 91 Zufällige Anfangswerte . 92 2 Do ityourself mit Python. 95 Python. 95 Interaktives Python = IPython . 96 Ein sehr sanfter Start mit Python . 97 Notebooks. 97 Einfaches Python. 99 Arbeiten automatisieren . 101 Kommentare. 104 Funktionen. 104 Arrays . 107 Arrays grafisch darstellen . 110 Objekte. 112 Neuronales Netz mit Python. 118 Der Gerüstcode. 118 Das Netz initialisieren. 119 Gewichte - das Herz des Netzes. 121 Optional: differenzierte Initialisierung der Gewichte. 123 Das Netz abfragen. 124 Der aktuelle Stand des Codes. 126 Das Netz trainieren. 129 Der vollständige Code für das neuronale Netz. 132 Die MNIST-Datenbank mit handgeschriebenen Ziffern. 133 Die MNIST-Trainingsdaten vorbereiten. 141 Das Netz testen. 148 Mit sämtlichen Datensätzen trainieren und testen. 152 Verbesserungen: Optimieren der Lernrate . 153 Verbesserungen: Mehrere Läufe. 155 Die Gestalt des Netzes ändern . 157 Gute Arbeit! . 159 Der endgültige Code. 160 3 Just forfun: Das neuronale Netz tunen . 165 Ihre eigene Handschrift. 165 Das Gedächtnis eines neuronalen Netzes . 168 Geheimnisvolle Blackbox. 168 Rückwärtsabfrage. 169 Die Kennung »0«. 170 Weitere Hirnscans. 171 Neue Trainingsdaten erzeugen: Drehungen . 173 Epilog . 177 A Eine leicht verständliche Einführung in die Analysis. 179 Eine Gerade. 180 Eine schräg verlaufende Gerade. 182 Eine gekrümmte Kurve . 184 Analysis per Hand. 186 Analysis nicht per Hand. 188 VI \| Inhalt Analysis, ohne Graphen zu zeichnen . 191 Muster. 194 Funktionen von Funktionen. 196 Sie können Analysis betreiben!. *. 199 B Das Ganze mit einem Raspberry Pi. 201 IPython installieren. 202 Vergewissern, dass alles funktioniert. 209 Ein neuronales Netz trainieren und testen. 210 Erfolg für Raspberry Pi! . 211 Index. 213 Inhalt ! VII
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Würzburg Zentralbibliothek Lesesaal

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Signatur:	1000 ST 301 R224
Exemplar 1	ausleihbar Checked out – Rückgabe bis: 26.11.2024 Vormerken

Schweinfurt Zentralbibliothek Lesesaal

Bestandesangaben von Schweinfurt Zentralbibliothek Lesesaal
Signatur:	2000 ST 250 P99 R224
Exemplar 1	ausleihbar Verfügbar Bestellen

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