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Deep Learning mit R und Keras - Das Praxis-Handbuch von Entwicklern von Keras und RStudio by J.J. Allaire, Francois Chollet

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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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