Tiefes Lernen
Das Buch gliedert sich in die folgenden Hauptthemen: Grundlagen neuronaler Netze, Faltungsneuronale Netze (CNNs), rekurrente neuronale Netze (RNNs), generative Modelle und Verstärkungslernen. Darüber hinaus behandeln wir auch fortgeschrittene Themen wie Aufmerksamkeitsmechanismus, Transformatorarchitektur, multimodales Lernen, Lernen mit wenigen Schüssen, gegnerische Beispiele und Verteidigungsmaßnahmen, Hyperparameterabstimmung und Regularisierungstechniken. Wir glauben, dass geometrische Intuition für das Verständnis von Deep-Learning-Konzepten unerlässlich ist, und wir bemühen ...