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Deep Learning. Das umfassende Handbuch

Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville

Diese Publikation zitieren

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Deep Learning. Das umfassende Handbuch (2018), mitp-Verlag, Frechen, ISBN: 9783958457010

Getrackt seit 05/2018

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Beschreibung

Beschreibung / Abstract

Inhaltsverzeichnis

  • BEGINN
  • 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
  • Wahrscheinlichkeits- und Informationstheorie
  • Numerische Berechnung
  • Grundlagen für das Machine Learning
  • II Tiefe Netze: Zeitgemäße Verfahren
  • Tiefe Feedforward-Netze
  • Regularisierung
  • Optimierung beim Trainieren von tiefen Modellen
  • CNNs
  • Sequenzmodellierung: RNNs und rekursive Netze
  • Praxisorientierte Methodologie
  • Anwendungen
  • III Deep-Learning-Forschung
  • Lineare Faktorenmodelle
  • Autoencoder
  • Representation Learning
  • Strukturierte probabilistische Modelle für Deep Learning
  • Monte-Carlo-Verfahren
  • Die Partitionsfunktion
  • Approximative Inferenz
  • Tiefe generative Modelle
  • Literaturverzeichnis
  • Abkürzungsverzeichnis
  • Index

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