Kapitel 2: Bevor es losgeht: die mathematischen Bausteine eines neuronalen Netzes
Die Themen in diesem Kapitel:
Ein erstes Beispiel für ein NN
Tensoren und Tensoroperationen
Wie NNs durch Backpropagation und Gradientenabstiegsverfahren lernen
Für das Verständnis des Deep Learnings ist die Kenntnis grundlegender mathematischer Konzepte erforderlich: Tensoren, Tensoroperationen, Ableitungen, Gradientenabstiegsverfahren usw. Dieses Kapitel hat zum Ziel, Ihnen ein Gespür für diese Konzepte zu vermitteln, ohne sich dabei allzu sehr in technischen Details zu verlieren. Wir werden insbesondere auf die mathematische Schreibweise verzichten, die für Leser ohne umfangreiche Mathematikkenntnisse abschreckend wirken kann und für eine vernünftige Erklärung ...
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