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Deep Learning: das umfassende Handbuch : Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze
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Kataloginformation
Katalogdatensatz500304704
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Kataloginformation
Feldname
Details
Vorliegende Sprache
ger
Hinweise auf parallele Ausgaben
49992505X Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Goodfellow, Ian, 1987 - : Deep Learning
ISBN
978-3-95845-700-3
3-95845-701-0
978-3-95845-701-0
Name
Goodfellow, Ian ¬[VerfasserIn]¬
Bengio, Yoshua ¬[VerfasserIn]¬
ANZEIGE DER KETTE
Bengio, Yoshua ¬[VerfasserIn]¬
Name
Courville, Aaron ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L
Deep Learning
Zusatz zum Titel
das umfassende Handbuch : Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze
Auflage
1. Auflage
Verlagsort
Frechen
Verlag
Verlags GmbH & Co. KG
Erscheinungsjahr
2018
2018
Umfang
1 Online-Ressource (XXII, 883 Seiten)
Reihe
mitp Business
Notiz / Fußnoten
Includes bibliographical references and index
Original English language edition published by The MIT Press
Titelhinweis
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Goodfellow, Ian, 1987 - : Deep Learning
ISBN
ISBN 978-3-95845-701-0
Klassifikation
COM 000000
006.3/1
006.31
Q325.5
ST 300
ST 302
Kurzbeschreibung
Intro -- Impressum -- Website zum Buch -- Danksagung -- Über die Fachkorrektoren zur deutschen Ausgabe -- Notation -- Einleitung -- Für wen ist dieses Buch gedacht? -- Historische Entwicklungen im Deep Learning -- I Angewandte Mathematik und Grundlagen für das Machine Learning -- Lineare Algebra -- Skalare, Vektoren, Matrizen und Tensoren -- Multiplizieren von Matrizen und Vektoren -- Einheits- und Umkehrmatrizen -- Lineare Abhängigkeit und lineare Hülle -- Normen -- Spezielle Matrizen und Vektoren -- Eigenwertzerlegung -- Singulärwertzerlegung -- Die Moore-Penrose-Pseudoinverse -- Der Spuroperator -- Die Determinante -- Beispiel: Hauptkomponentenanalyse -- Wahrscheinlichkeits- und Informationstheorie -- Warum Wahrscheinlichkeit? -- Zufallsvariablen -- Wahrscheinlichkeitsverteilungen -- Randwahrscheinlichkeit -- Bedingte Wahrscheinlichkeit -- Die Produktregel der bedingten Wahrscheinlichkeiten -- Unabhängigkeit und bedingte Unabhängigkeit -- Erwartungswert, Varianz und Kovarianz -- Häufig genutzte Wahrscheinlichkeitsverteilungen -- Nützliche Eigenschaften häufig verwendeter Funktionen -- Satz von Bayes -- Technische Einzelheiten stetiger Variablen -- Informationstheorie -- Strukturierte probabilistische Modelle -- Numerische Berechnung -- Überlauf und Unterlauf -- Schlechte Konditionierung -- Optimierung auf Gradientenbasis -- Optimierung unter Nebenbedingungen -- Beispiel: Lineare kleinste Quadrate -- Grundlagen für das Machine Learning -- Lernalgorithmen -- Kapazität, Überanpassung und Unteranpassung -- Hyperparameter und Validierungsdaten -- Schätzer, Verzerrung und Varianz -- Maximum-Likelihood-Schätzung -- Bayessche Statistik -- Algorithmen für überwachtes Lernen -- Algorithmen für unüberwachtes Lernen -- Stochastisches Gradientenabstiegsverfahren -- Entwickeln eines Machine-Learning-Algorithmus -- Probleme, an denen Deep Learning wächst.
1. Schlagwortkette
Deep learning
Maschinelles Lernen
Deep learning
ANZEIGE DER KETTE
Deep learning -- Maschinelles Lernen -- Deep learning
SWB-Titel-Idn
513833528
Signatur
E-Book ProQuest
Bemerkungen
Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse
$uhttps://ebookcentral.proquest.com/lib/fhzwickau/detail.action?docID=5598176
Internetseite / Link
Volltext
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