Deep Learning für Anfänger 2: Implementierung von rekurrenten neuronalen Netzen, VAE und GAN (Maschinelles Lernen) in Python
Dies ist der zweite Teil einer Reihe über die Grundlagen des Deep Learning, unterrichtet von einem beliebten Dozenten auf der Online-Bildungsplattform Udemy. Das vorherige Buch, „Deep Learning für Anfänger“, erklärte das Allernötigste. : Neuronale Netze und Backpropagation, einfach erklärt, auch für Anfänger. Dieses Buch erklärt rekurrente neuronale Netze (RNNs), die im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung sehr wertvoll sind, sowie die generativen Deep-Learning-Modelle VAE (Variational Autoencoder) und GAN (Generative Adversarial Networks), einschließlich Implementierungsmethoden. Nach dem vorherigen Buch wird die Programmimplementierung vollständig in Python durchgeführt, ohne auf vorhandene Frameworks zurückzugreifen.
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Deep Learning für Anfänger 2: Implementierung von rekurrenten neuronalen Netzen, VAE und GAN (Maschinelles Lernen) in Python
Dies ist der zweite Teil einer Reihe über die Grundlagen des Deep Learning, unterrichtet von einem beliebten Dozenten auf der Online-Bildungsplattform Udemy.. Das vorherige Buch, „Deep Learning für Anfänger“, erklärte das Allernötigste.: Neuronale Netze und Backpropagation, einfach erklärt, auch für Anfänger. Dieses Buch erklärt rekurrente neuronale Netze (RNNs), die im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung sehr wertvoll sind, sowie die generativen Deep-Learning-Modelle VAE (Variational Autoencoder) und GAN (Generative Adversarial Networks), einschließlich Implementierungsmethoden. Nach dem vorherigen Buch wird die Programmimplementierung vollständig in Python durchgeführt, ohne auf vorhandene Frameworks zurückzugreifen. [Buchmerkmale