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Neuronale Netze

Neuronale Netze von Braun,  Heinrich
In diesem Buch findet der Leser effiziente Methoden zur Optimierung Neuronaler Netze. Insbesondere durch die ausführliche Behandlung des Reinforcement Learning und der Evolutiven Optimierung geht es über den Inhalt der bisherigen Lehrbücher zum Thema Neuronale Netze hinaus. Die Optimierung neuronaler Modelle wird in folgende Faktoren aufgeteilt: Neuronale Modelle, Lernprobleme, Optimierungsverfahren und Hardwareimplementierung. Dadurch erhält der Leser die Möglichkeit, in seiner eigenen Anwendung die Bausteine seinen Zielen entsprechend zu kombinieren: Neuronales Modell vs. Neuro-Fuzzy-Modell, Supervised Learning vs. Reinforcement Learning, Gradientenabstieg vs. Evolution, sequentiell vs. parallel.
Aktualisiert: 2022-10-02
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Vorlesungen über Informatik

Vorlesungen über Informatik von Goos,  Gerhard
Dieses Lehrbuch schließt die vierbändige Reihe der Vorlesungen über Informatik des Verfassers ab. Es behandelt in Grundzügen Modelle und Entwicklung paralleler Algorithmen und nicht-analytischer Lösungsverfahren. Die exakte Modellierung einer Aufgabenstellung, namentlich im Bereich der Optimierung, kann oft vermieden werden, wenn man zu Softcomputing (neuronale Netze, evolutionäre Algorithmen, unscharfe Informationsverarbeitung) greift. Das Buch gibt einen Überblick über die Grundlagen und praktische Anwendung dieser Verfahren.
Aktualisiert: 2021-10-20
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Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen von Frochte,  Jörg
Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Es wird demonstriert, wie man die Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet und der Hintergrund geliefert, um zu verstehen, wie und warum diese Algorithmen funktionieren.- Ebenfalls enthalten ist ein kompakter Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens.- Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt.- Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen.- Es werden verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens besprochen, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis.
Aktualisiert: 2019-01-08
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Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen von Frochte,  Jörg
Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Es wird demonstriert, wie man die Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet und der Hintergrund geliefert, um zu verstehen, wie und warum diese Algorithmen funktionieren. - Ebenfalls enthalten ist ein kompakter Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. - Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen. - Es werden verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens besprochen, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis.
Aktualisiert: 2019-01-15
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Neuronale Netze

Neuronale Netze von Braun,  Heinrich
In diesem Buch findet der Leser effiziente Methoden zur Optimierung Neuronaler Netze. Insbesondere durch die ausführliche Behandlung des Reinforcement Learning und der Evolutiven Optimierung geht es über den Inhalt der bisherigen Lehrbücher zum Thema Neuronale Netze hinaus. Die Optimierung neuronaler Modelle wird in folgende Faktoren aufgeteilt: Neuronale Modelle, Lernprobleme, Optimierungsverfahren und Hardwareimplementierung. Dadurch erhält der Leser die Möglichkeit, in seiner eigenen Anwendung die Bausteine seinen Zielen entsprechend zu kombinieren: Neuronales Modell vs. Neuro-Fuzzy-Modell, Supervised Learning vs. Reinforcement Learning, Gradientenabstieg vs. Evolution, sequentiell vs. parallel.
Aktualisiert: 2022-02-27
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Vorlesungen über Informatik

Vorlesungen über Informatik von Goos,  Gerhard
Dieses Lehrbuch schließt die vierbändige Reihe der Vorlesungen über Informatik des Verfassers ab. Es behandelt in Grundzügen Modelle und Entwicklung paralleler Algorithmen und nicht-analytischer Lösungsverfahren. Die exakte Modellierung einer Aufgabenstellung, namentlich im Bereich der Optimierung, kann oft vermieden werden, wenn man zu Softcomputing (neuronale Netze, evolutionäre Algorithmen, unscharfe Informationsverarbeitung) greift. Das Buch gibt einen Überblick über die Grundlagen und praktische Anwendung dieser Verfahren.
Aktualisiert: 2022-02-28
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