Praxiseinstieg Deep Learning: Mit Python, Caffe, TensorFlow und Spark eigene Deep-Learning-Anwendung Downloade das Hörbuch gratis

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Book Detail

Buchtitel : Praxiseinstieg Deep Learning: Mit Python, Caffe, TensorFlow und Spark eigene Deep-Learning-Anwendung

Erscheinungsdatum : 2017-11-27

Übersetzer : Georges Slania

Anzahl der Seiten : 627 Pages

Dateigröße : 91.91 MB

Sprache : Englisch & Deutsch & Iranisch Persisch

Herausgeber : Keil & Harriet

ISBN-10 : 4422681272-XXU

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

Verfasser : Clement Zareh

Digitale ISBN : 325-3279613375-EDN

Pictures : Solenn Lauzier

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PyTorch – Wikipedia ~ Sebastian Raschka Machine Learning mit Python das PraxisHandbuch für Data Science Predictive Analytics und Deep Learning mitp Verlags 2017 ISBN 9783958454231 Ramon Wartala Praxiseinstieg Deep Learning Mit Python Caffe TensorFlow und Spark eigene DeepLearningAnwendungen erstellen OReilly 2018 ISBN 9783960101574

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

Caffe – Wikipedia ~ Mit Caffe kann die Grafikprozessorbasierte Beschleunigung mit cuDNN von Nvidia genutzt werden sodass 60 Millionen Bilder pro Tag prozessiert werden können Als hauptsächliche Programmierschnittstelle sind Python und MATLAB vorgesehen Yahoo hat Caffe in Apache Spark eingebunden caffeonspark um Deep Learning verteilt zu verwenden

Long shortterm memory – Wikipedia ~ Long shortterm memory LSTM deutsch langes Kurzzeitgedächtnis ist eine Technik die zur Verbesserung der Entwicklung von künstlicher Intelligenz wesentlich beigetragen hat Beim Trainieren von künstlichen neuronalen Netzen werden Verfahren des Fehlersignalabstiegs genutzt die man sich wie die Suche eines Bergsteigers nach dem tiefsten Tal vorstellen kann

R Programmiersprache – Wikipedia ~ Die Bibliotheken TensorFlow tensorflow und Caffe caffeR für Deep Learning können mit R genutzt werden Die Programme OpenBUGS R2OpenBUGS Stan rstan und JAGS rjags für Bayessche Statistik sowie Gurobi gurobi für mathematische Optimierung lassen sich über Pakete einbinden

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

OpenCV – Wikipedia ~ Das DNNModul von OpenCV kann die von gängigen Deep Learning Frameworks vortrainierten Netze einlesen und auf ihnen einen Forward Pass ausführen es werden Werte in der sichtbaren Eingangsschicht englisch input layer des künstlichen neuronalen Netzwerks eingelesen und beim Durchlaufen aller Schichten des Netzwerks verarbeitet bis sie dann an der sichtbaren letzten Schicht output

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

Künstliches neuronales Netz – Wikipedia ~ Die LSTMNetze erlernten gleichzeitige Segmentierung und Erkennung Dies waren die ersten internationalen Wettbewerbe die durch Deep Learning oder durch rekurrente Netze gewonnen wurden Tiefe vorwärtsgerichtete Netzwerke wie Kunihiko Fukushimas Konvolutionsnetz der 80er Jahre sind heute wieder wichtig

Visual Studio – Wikipedia ~ Seit Visual Studio NET 2002 erweiterte sich der Umfang der unterstützten Sprachen stark Hierbei wirkt sich vor allem ein Zertifizierungsprogramm von Microsoft aus das es Drittanbietern ermöglicht eigene Sprachen als Ergänzungen zum Visual Studio anzubieten Beispiele sind Delphi Eiffel F oder Prolog

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