Deep Learning mit Python und Keras: Das Praxis-Handbuch vom Entwickler der Keras-Bibliothek (mitp Pr Online Lesen

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Book Detail

Buchtitel : Deep Learning mit Python und Keras: Das Praxis-Handbuch vom Entwickler der Keras-Bibliothek (mitp Pr

Erscheinungsdatum : 2018-05-31

Übersetzer : Cherree Ducrot

Anzahl der Seiten : 479 Pages

Dateigröße : 77.83 MB

Sprache : Englisch & Deutsch & Mesopotamisches Arabisch

Herausgeber : Shiloh & Sichère

ISBN-10 : 8489864891-XXU

E-Book-Typ : PDF, AMZ, ePub, GDOC, PDAX

Verfasser : Eliahou Assil

Digitale ISBN : 627-9358853532-EDN

Pictures : Carn Faithe

Deep Learning mit Python und Keras: Das Praxis-Handbuch vom Entwickler der Keras-Bibliothek (mitp Pr Online Lesen

Deep Learning – Wikipedia ~ François Chollet Deep Learning mit Python und Keras Das PraxisHandbuch vom Entwickler der KerasBibliothek mitp 2018 ISBN 9783958458383 Ian Goodfellow Yoshua Bengio Aaron Courville Deep Learning Adaptive Computation and Machine Learning MIT Press Cambridge USA 2016 ISBN 9780262035613

Keras – Wikipedia ~ Keras ist eine Open Source DeepLearningBibliothek geschrieben in wurde von François Chollet initiiert und erstmals am 28 März 2015 veröffentlicht Keras bietet eine einheitliche Schnittstelle für verschiedene Backends darunter TensorFlow Microsoft Cognitive Toolkit vormals CNTK und Ziel von Keras ist es die Anwendung dieser Bibliotheken so einsteiger und

TensorFlow – Wikipedia ~ Seit dem Release von TensorFlow 14 ist Keras eine OpenSourceDeepLearningBibliothek geschrieben in Python Teil der Tensorflow Core API Jedoch wird Keras als eigenständige Bibliothek weitergeführt da es laut seinem Entwickler François Chollet nicht als alleinige Schnittstelle für Tensorflow sondern als Schnittstelle für viele

Python Programmiersprache – Wikipedia ~ Python ˈpʰaɪθn̩ ˈpʰaɪθɑn auf Deutsch auch ˈpʰyːtɔn ist eine universelle üblicherweise interpretierte höhere Programmiersprache Sie hat den Anspruch einen gut lesbaren knappen Programmierstil zu fördern So werden beispielsweise Blöcke nicht durch geschweifte Klammern sondern durch Einrückungen strukturiert Wegen ihrer klaren und übersichtlichen Syntax gilt

PyTorch – Wikipedia ~ Funktionen Mit der Programmbibliothek lassen sich zum einen mit GPUs beschleunigte TensorAnalysen erstellen und zum anderen Neuronale Netze auf Basis eines bandbasierten AutogradSystems lassen sich bewährte PythonBibliotheken wie NumPy SciPy und Cython nutzen Beim Deep Learning zeichnet sich die Programmbibliothek durch viel Flexibilität und eine hohe Geschwindigkeit aus

Maschinelles Lernen – Wikipedia ~ Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase bauen Algorithmen beim maschinellen Lernen ein statistisches Modell auf das auf Trainingsdaten beruht Das heißt es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt sondern

Überwachtes Lernen – Wikipedia ~ Überwachtes Lernen ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernen ist dabei die Fähigkeit einer künstlichen Intelligenz gemeint Gesetzmäßigkeiten nachzubilden Die Ergebnisse sind durch Naturgesetze oder Expertenwissen bekannt und werden benutzt um das System anzulernen

Convolutional Neural Network – Wikipedia ~ Ein Convolutional Neural Network CNN oder ConvNet zu Deutsch etwa „faltendes neuronales Netzwerk“ ist ein künstliches neuronales handelt sich um ein von biologischen Prozessen inspiriertes Konzept im Bereich des maschinellen Lernens Convolutional Neural Networks finden Anwendung in zahlreichen modernen Technologien der künstlichen Intelligenz vornehmlich bei der

Bestärkendes Lernen – Wikipedia ~ Bestärkendes Lernen oder verstärkendes Lernen englisch reinforcement learning steht für eine Reihe von Methoden des maschinellen Lernens bei denen ein Agent selbstständig eine Strategie erlernt um erhaltene Belohnungen zu maximieren Dabei wird dem Agenten nicht vorgezeigt welche Aktion in welcher Situation die beste ist sondern er

R Programmiersprache – Wikipedia ~ R ist eine freie Programmiersprache für statistische Berechnungen und Grafiken Sie wurde 1992 von Statistikern für Anwender mit statistischen Aufgaben neu entwickelt Die Syntax orientiert sich an der Programmiersprache S mit der R weitgehend kompatibel ist und die Semantik an Standarddistribution wird R mit einem Interpreter als Kommandozeilenumgebung mit rudimentären

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