Dieses Buch bietet eine umfassende Erforschung des Deep Learning, beginnend mit den Grundlagen neuronaler Netze, einschließlich des Perceptron-Algorithmus und Schlüsseltechniken wie Feed-Forward und Backpropagation, Optimierung und Regularisierung. Es befasst sich mit den Grundlagen des Deep Learning und behandelt wichtige Konzepte wie Gradientenabstieg, Backpropagation und Lösungen für Herausforderungen wie das Problem des verschwindenden Gradienten. Anschließend werden Faltungsneuronale Netze (CNNs) vorgestellt und ihre Architekturen, Faltungsschichten und Pooling-Schichten sowie...
Dieses Buch bietet eine umfassende Erforschung des Deep Learning, beginnend mit den Grundlagen neuronaler Netze, einschließlich des Perceptron-Algori...
Ce livre propose une exploration complète de l'apprentissage profond, en commençant par les bases des réseaux neuronaux, y compris l'algorithme du perceptron et les techniques clés telles que la rétro-propagation, l'optimisation et la régularisation. Il se penche sur les fondements de l'apprentissage profond, couvrant des concepts importants tels que la descente de gradient, la rétropropagation et les solutions à des défis tels que le problème du gradient qui s'évanouit. Le livre présente ensuite les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), expliquant leurs architectures, les couches...
Ce livre propose une exploration complète de l'apprentissage profond, en commençant par les bases des réseaux neuronaux, y compris l'algorithme du ...
