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  • 1
    Call number: 9783958457010 (ebook)
    Description / Table of Contents: Mathematische Grundlagen für Machine und Deep LearningUmfassende Behandlung zeitgemäßer Verfahren: tiefe Feedforward-Netze, Regularisierung, Performance-Optimierung sowie CNNs, Rekurrente und Rekursive Neuronale NetzeZukunftsweisende Deep-Learning-Ansätze sowie von Ian Goodfellow neu entwickelte Konzepte wie Generative Adversarial NetworksDeep 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 LearningLineare AlgebraWahrscheinlichkeits- und InformationstheorieBayessche StatistikNumerische BerechnungTeil II: Deep-Learning-VerfahrenTiefe Feedforward-NetzeRegularisierungOptimierung beim Trainieren tiefer ModelleConvolutional Neural NetworksSequenzmodellierung für Rekurrente und Rekursive NetzePraxisorientierte MethodologieAnwendungen: Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher SpracheTeil III: Deep-Learning-ForschungLineare FaktorenmodelleAutoencoderRepresentation LearningProbabilistische graphische ModelleMonte-Carlo-VerfahrenDie PartitionsfunktionApproximative InferenzTiefe generative Modelle wie Restricted Boltzmann Machines, Deep-Belief-Netze, Gerichtete Generative Netze, Variational Autoencoder u.v.m.
    Type of Medium: 12
    Pages: 1 Online-Ressource (xxii, 883 Seiten) , Illustrationen, Diagramme
    Edition: 1. Auflage
    ISBN: 3958457002 , 9783958457003 , 9783958457010 (electronic) , 9783958457027 (electronic)
    Language: German
    Note: Einleitung --- I Angewandte Mathematik und Grundlagen für das Machine Learning --- Lineare Algebra --- Wahrscheinlichkeits- und Informationstheorie --- Numerische Berechnung --- Grundlagen für das Machine Learning --- II Tiefe Netze: Zeitgemäße Verfahren --- Tiefe Feedforward-Netze --- Regularisierung --- Optimierung beim Trainieren von tiefen Modellen --- CNNs --- Sequenzmodellierung: RNNs und rekursive Netze --- Praxisorientierte Methodologie --- Anwendungen --- III Deep-Learning-Forschung --- Lineare Faktorenmodelle --- Autoencoder --- Representation Learning --- Strukturierte probabilistische Modelle für Deep Learning --- Monte-Carlo-Verfahren --- Die Partitionsfunktion --- Approximative Inferenz --- Tiefe generative Modelle --- Literaturverzeichnis --- Abkürzungsverzeichnis --- Index
    Branch Library: GFZ Library
    Location Call Number Expected Availability
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  • 2
    Monograph available for loan
    Monograph available for loan
    Cambridge, Massachusetts : The MIT Press
    Call number: 19/M 18.91404
    Description / Table of Contents: Applied math and machine learning basics. Linear algebra -- Probability and information theory -- Numerical computation -- Machine learning basics -- Deep networks: modern practices. Deep feedforward networks -- Regularization for deep learning -- Optimization for training deep models -- Convolutional networks -- Sequence modeling: recurrent and recursive nets -- Practical methodology -- Applications -- Deep learning research. Linear factor models -- Autoencoders -- Representation learning -- Structured probabilistic models for deep learning -- Monte Carlo methods -- Confronting the partition function -- Approximate inference -- Deep generative models
    Type of Medium: Monograph available for loan
    Pages: xxii, 775 Seiten , Illustrationen, Diagramme
    ISBN: 9780262035613
    Series Statement: Adaptive computation and machine learning
    Classification: C.1.
    Parallel Title: Erscheint auch als Deep learning
    Language: English
    Location: Reading room
    Branch Library: GFZ Library
    Location Call Number Expected Availability
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  • 3
    ISSN: 1574-6968
    Source: Blackwell Publishing Journal Backfiles 1879-2005
    Topics: Biology
    Notes: Abstract A transposon mutant of Rhodobacter sphaeroides WS8 was isolated that showed reduced swarming on soft agar plates. Liquid cultures of this mutant (M18) showed a low percentage of motile swimming cells in mid-exponential phase and a low level of extracellular flagellin protein by Western blotting. M18 was complemented by a clone from a library of R. sphaeroides WS8 DNA, and restriction mapping of the site of TnphoA insertion in the mutant, coupled with DNA sequencing, showed that it had a defect in the fliI gene. To determine if a partly functional fliI gene was giving the low-motility phenotype of M18, a drug resistance omega cartridge was inserted into the gene to give a complete null mutant. This null strain also produced a low percentage of motile cells. Possible reasons for this apparent fliI-independent flagellar formation are discussed.
    Type of Medium: Electronic Resource
    Location Call Number Expected Availability
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