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Künstliche neuronale Netze in Theorie und Praxis

Das Gehirn des Rechners
iX Special 2/2018, S. 16

Der Artikel ist ab 03.06.2019 für Sie verfügbar.

Ein Blick hinter die Kulissen offenbart, dass KNNs und Deep Learning weit weniger komplex sind, als viele glauben mögen. Das Verständnis für die Arbeitsweise und Methoden hilft dabei, Machine-Learning-Frameworks für eigene Projekte passend einzusetzen.

Verfügbar ab: 03.06.2019
Autor: Marcel Tilly
Redakteur: Rainald Menge-Sonnentag
Länge des Artikels: ca. 5 redaktionelle Seiten
Dateigröße: 471.55 KB
Format: PDF
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  • Sehr ärgerlich
    28.02.2019
    von: Florian
    Dem muss ich mich anschließen. Offenbar hat sich niemand Zeit genommen, die Codeschnipsel auch mal auszuprobieren. So wäre es korrekt: https://pastebin.com/3jtDy9nu

    Die Autorenbeschreibung von Hr. Tilly bringt es auf den Punkt "...Nebenbei spricht er auf Konferenzen, schreibt Artikel oder programmiert irgendwas...".
  • Fehler in Listing 4
    26.01.2019
    von: Georg
    In Listing 4 passt etwas nicht, es wird bei np.dot(L1, L2_delta) das Kreuzprodukt, wobei L1 die Dimension (3,30) und L2_delta (3,3) hat. Wenn man den Code schon nicht in einem Jupyter Notebook zur Verfügung stellt, sollte der abgedruckte zumindest passen!
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