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Deep Learning. Das umfassende Handbuch

Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville

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

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Descripción / Abstract

Índice

  • 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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