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Deep Learning with R
59,99 € *
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Deep Learning with R introduces deep learning and neural networks using the R programming language. The book builds on the understanding of the theoretical and mathematical constructs and enables the reader to create applications on computer vision, natural language processing and transfer learning. The book starts with an introduction to machine learning and moves on to describe the basic architecture, different activation functions, forward propagation, cross-entropy loss and backward propagation of a simple neural network. It goes on to create different code segments to construct deep neural networks. It discusses in detail the initialization of network parameters, optimization techniques, and some of the common issues surrounding neural networks such as dealing with NaNs and the vanishing/exploding gradient problem. Advanced variants of multilayered perceptrons namely, convolutional neural networks and sequence models are explained, followed by application to different use cases. The book makes extensive use of the Keras and TensorFlow frameworks.

Anbieter: buecher.de
Stand: 15.04.2019
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Deep Learning
69,99 € *
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Anbieter: buecher.de
Stand: 19.04.2019
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Deep Learning. Das umfassende Handbuch
80,00 € *
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Mathematische Grundlagen für Machine und Deep Learning Umfassende Behandlung zeitgemäßer Verfahren: tiefe Feedforward-Netze, Regularisierung, Performance-Optimierung sowie CNNs, Rekurrente und Rekursive Neuronale Netze Zukunftsweisende Deep-Learning-Ansätze sowie von Ian Goodfellow neu entwickelte Konzepte wie Generative Adversarial Networks Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings und versetzt Computer in die Lage, aus Erfahrungen zu lernen. Dieses Buch behandelt umfassend alle Aspekte, die für den Einsatz und die Anwendung von Deep Learning eine Rolle spielen: In Teil I erläutern die Autoren die mathematischen Grundlagen für Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, Machine Learning und Deep Learning. In Teil II werden die aktuellen in der Praxis genutzten Verfahren und Algorithmen behandelt. In Teil III geben die Autoren Einblick in aktuelle Forschungsansätze und zeigen neue zukunftsweisende Verfahren auf. Dieses Buch richtet sich an Studenten und alle, die sich in der Forschung mit Deep Learning beschäftigen sowie an Softwareentwickler und Informatiker, die Deep Learning für eigene Produkte oder Plattformen einsetzen möchten. Dabei werden Grundkenntnisse in Mathematik, Informatik und Programmierung vorausgesetzt. Teil I: Angewandte Mathematik und Grundlagen für das Machine Learning Lineare Algebra Wahrscheinlichkeits- und Informationstheorie Bayessche Statistik Numerische Berechnung Teil II: Deep-Learning-Verfahren Tiefe Feedforward-Netze Regularisierung Optimierung beim Trainieren tiefer Modelle Convolutional Neural Networks Sequenzmodellierung für Rekurrente und Rekursive Netze Praxisorientierte Methodologie Anwendungen: Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache Teil III: Deep-Learning-Forschung Lineare Faktorenmodelle Autoencoder Representation Learning Probabilistische graphische Modelle Monte-Carlo-Verfahren Die Partitionsfunktion Approximative Inferenz Tiefe generative Modelle wie Restricted Boltzmann Machines, Deep-Belief-Netze, Gerichtete Generative Netze, Variational Autoencoder u.v.m.

Anbieter: buecher.de
Stand: 15.04.2019
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Fundamentals of Deep Learning
30,99 € *
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Anbieter: buecher.de
Stand: 15.04.2019
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Deep Learning: The Definitive Guide
34,99 € *
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Provides information on machine learning and deep learning networks for developers and data scientists, covering such topics as the major architectures of deep networks, how to map specific deep networks, and vectorization.

Anbieter: buecher.de
Stand: 16.04.2019
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Deep Learning with Applications Using Python
26,99 € *
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Explore deep learning applications, such as computer vision, speech recognition, and chatbots, using frameworks such as TensorFlow and Keras. This book helps you to ramp up your practical know-how in a short period of time and focuses you on the domain, models, and algorithms required for deep learning applications. Deep Learning with Applications Using Python covers topics such as chatbots, natural language processing, and face and object recognition. The goal is to equip you with the concepts, techniques, and algorithm implementations needed to create programs capable of performing deep learning. This book covers convolutional neural networks, recurrent neural networks, and multilayer perceptrons. It also discusses popular APIs such as IBM Watson, Microsoft Azure, and scikit-learn. What You Will Learn Work with various deep learning frameworks such as TensorFlow, Keras, and scikit-learn. Use face recognition and face detection capabilities Create speech-to-text and text-to-speech functionality Engage with chatbots using deep learning Who This Book Is For Data scientists and developers who want to adapt and build deep learning applications.

Anbieter: buecher.de
Stand: 15.04.2019
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TensorFlow for Deep Learning
47,99 € *
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Anbieter: buecher.de
Stand: 15.04.2019
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Deep Learning mit Microsoft Azure
34,90 € *
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Ihr Einstieg in die KI-Plattform von Microsoft Einstieg, Konzepte, Codebeispiele und Werkzeuge Überblick über neuronale Netze, Machine Learning, Deep Learning Cloud-Umgebungen für die Data Science- und Ki-Entwicklung Auf der Azure-Plattform stellt Ihnen Microsoft eine Vielzahl an KI-Werkzeugen zur Verfügung. Diese vorkonfigurierten Dienste sowie die APIs für unterschiedliche Anwendungszwecke erleichtern Ihnen die Umsetzung eigener Deep-Learning-Projekte und verhelfen Ihnen zu einem schnellen Start in die KI-Entwicklung. Dieser praxisorientierte Guide bietet Ihnen eine übersichtliche Einführung in neuronale Netze und Machine Learning - geschrieben von Microsoft-Autoren, die an der Entwicklung der Azure-KI-Werkzeuge beteiligt waren und sie genau kennen. Aus dem Inhalt: KI, Deep Learning, Machine Learning: Eine Einführung Der Deep Learning Workflow: Daten vorbereiten, Modelle trainieren, Ergebnisse auswerten Einsatzgebiete und Anwendungsszenarien Azure AI: Microsofts KI-Plattform Cognitive Service: Visuelle Bildanalyse, Spracherkennung, Spracheingabe, Übersetzung Überblick über neuronale Netze, Aktivierungsfunktionen, KI-Techniken Convolutional und Recurrent Neural Networks KI-Architekturen und Best Practices

Anbieter: buecher.de
Stand: 15.04.2019
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Deep Learning for Natural Language Processing
25,99 € *
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Discover the concepts of deep learning used for natural language processing (NLP), with full-fledged examples of neural network models such as recurrent neural networks, long short-term memory networks, and sequence-2-sequence models. You´ll start by covering the mathematical prerequisites and the fundamentals of deep learning and NLP with practical examples. The first three chapters of the book cover the basics of NLP, starting with word-vector representation before moving onto advanced algorithms. The final chapters focus entirely on implementation, and deal with sophisticated architectures such as RNN, LSTM, and Seq2seq, using Python tools: TensorFlow, and Keras. Deep Learning for Natural Language Processing follows a progressive approach and combines all the knowledge you have gained to build a question-answer chatbot system. This book is a good starting point for people who want to get started in deep learning for NLP. All the code presented in the book will be available in the form of IPython notebooks and scripts, which allow you to try out the examples and extend them in interesting ways. What You Will Learn Gain the fundamentals of deep learning and its mathematical prerequisites Discover deep learning frameworks in Python Develop a chatbot Implement a research paper on sentiment classification Who This Book Is For Software developers who are curious to try out deep learning with NLP.

Anbieter: buecher.de
Stand: 15.04.2019
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Deep Learning with R_p1
35,99 € *
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Key features · Understand key machine learning concepts · Set up a computer environment for deep learning · Visualize neural networks · Use recurrent neural networks for text and sequence Classification Audience You´ll need intermediate R programming skills. No previous experience with machine learning or deep learning is required.

Anbieter: buecher.de
Stand: 15.04.2019
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