Neuronale Netze programmieren mit Python
In diesem Buch wird ausgehend von neuronalen Netzen für einfache Berechnungen die ganze Vielfalt von Netztypen über Perceptron, Adaline, mehrschichtige Netze bis hin zu komplexen Convolutional Neural Networks (CNN) stringent und anschaulich dargestellt. Mithilfe der Entwicklungsumgebungen Jupyter No...
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| Format: | UnknownFormat |
| Sprache: | ger |
| Veröffentlicht: |
Bonn
Rheinwerk Computing
2019
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| Ausgabe: | 1. Auflage |
| Schriftenreihe: | Rheinwerk Computing
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| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
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Tag hinzufügen | Zusammenfassung: | In diesem Buch wird ausgehend von neuronalen Netzen für einfache Berechnungen die ganze Vielfalt von Netztypen über Perceptron, Adaline, mehrschichtige Netze bis hin zu komplexen Convolutional Neural Networks (CNN) stringent und anschaulich dargestellt. Mithilfe der Entwicklungsumgebungen Jupyter Notebook und TensorFlow werden jeweils Beispiele in Python programmiert (Installationsanweisungen für die Entwicklungsumgebungen in den Abschnitten 2.1.2 und 8.1.1). Die nötigen Kenntnisse in Mathematik und Python werden jeweils vor dem betreffenden Beispiel verständlich vermittelt. Ausserdem wird an Hand der Netztypen das Lernen der neuronalen Netze vom einfachen Lernen des Perceptrons bis zu komplexen Lernstrategien wie dem Machine-Learning-Process mithilfe des CRISP-DM-Modells dargestellt und an Hand von Beispielen praktiziert. Für den interessierten Leser wird die Geschichte der neuronalen Netze in Kapitel 10 beschrieben. Als Ergänzung zu diesem Buch ist T. Rashid: "Neuronale Netze selbst programmieren" zu empfehlen (für Leser mit mathematischen Vorkenntnissen auf Schulniveau) |
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| Beschreibung: | 447 Seiten Illustrationen, Diagramme 23 cm |
| ISBN: | 3836261421 3-8362-6142-1 9783836261425 978-3-8362-6142-5 |