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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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