Deep Learning – Grundlagen und Implementierung

Index

Symbole

1-aus-n-(One-Hot-)Codierung 110, 190

1-D-Faltungen 143–147

2-D-Faltungen 147–150

A

Ableitungen

Code 8

Definition 7

Diagramm 7

von Funktionen mit mehreren Eingaben 19

von Funktionen mit mehreren Vektoreingaben 23–25

mathematische Beschreibung 7

Abweichung, Berechnung 72, 225

akkumulierte Gradienten 165, 175

Aktivierungsfunktionen 78, 107–110

allgemeine RNNNodes 181–184

Auffüllung (Padding) 139

Ausgabegradienten 74

Ausgabeschicht 77

Autoencoder 213–219

automatische Differenzierung (autodiff) 162–167

Average Pooling 136

B

Backpropagation (Rückwärtspropagation) 35, 173

Batch-basierte Matrizenmultiplikation 225–230

Batch-basiertes Training 89

Beobachtungen 20

Beziehungen 42

Bias-Term 77, 79, 225

Bilddaten 128

Branching (Verzweigungen) ...