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Bücher: Neuronale Netze

Bücher zu neuronalen Netzen arten entweder in Mathematikorgien aus oder enden als Kochbücher auf Basis verschiedener Frameworks. Dieses bei mitp erschienene Werk möchte beide Fehler vermeiden. Nach einer kurzen Besprechung der allgemeinen Rolle neuronaler Netzwerke wendet sich Thomas Kaffka im ersten Schritt Methoden zu, um einzelne Neuronen zu simulieren. Schon hier zeigt sich, dass das im Vorwort gegebene Versprechen der Beschränkung der Anzahl der mathematischen Probleme eingehalten wird. Formeln kommen natürlich trotzdem vor, lassen sich mit grundlegenden Mathematikkenntnissen aber problemlos verstehen.

Tam Hanna


Perzeptrone sind nur ein Weg von vielen zur Realisierung von KI. Das dritte Kapitel setzt deshalb auf ein Hopfield-Netz, das neben der Implementierung auch gleich für eine primitive Erkennung von Zahlen zum Einsatz kommt. Der Prozess wird dann um Bidirektionalität erweitert, was hilft, die Datenqualität zu verbessern. Am Ende des ersten Teils folgt die Realisierung eines Backpropagation-Netzes.Baue (d)ein FrameworkAls nächste Aufgabe folgt die Regressionsanalyse, die Kaffka anhand eines Programms zur Analyse von Aktienkursen bespricht. Darauf folgt ein „klassisches“ Kapitel, das auf die Nutzung von Backpropagation im Detail eingeht und die gemachten Ausführungen anhand eines weiteren praktischen Beispiels präzisiert. Im elften Kapitel schickt sich der Autor an, eine Komplettübersicht über die gesamte Thematik der neuronalen Netzwerke zu geben und zu erklären, wie man diese Algorithmen in der Praxis gewinnbringend einsetzen kann.Die beiden Appendizes stellen die zum Buch gehörende Beispielcodebibliothek dann im Detail vor: Der mitp-Verlag stellt die gesamten vom Autor entwickelten Samples zum Download bereit, was die Realisierung eigener Programme erleichtert.Didaktisch unproblematischIm englischen O’Reilly-Verlag erschien vor mehr als zehn Jahren mit „AI for Game Developers“ ein geradezu legendäres Buch, das neuronale Netzwerke und künstliche Intelligenz leider nur am Rande abhandelte. Dieses bei mitp erschienen Werk geht nun mehr in die Tiefe. Wer auf einen Nachfolger des Klassikers hofft, wird hier mit Sicherheit zufriedengestellt. Thomas Kaffka Neuronale Netze Grundlagen 240 Seiten, 29,99 Euromitp, 2017ISBN 978-3-95845-607-5 Neuronale Netze Grundlagen240 Seiten, 29,99 Euromitp, 2017ISBN 978-3-95845-607-5

Baue (d)ein FrameworkKaffka hat ausreichend neuronale Netzwerke vorgestellt, um die Experimente ein wenig zu professionalisieren. Kapitel 6 stellt ein Beispielprogramm vor, um die bisher realisierten neuronalen Netzwerke komfortabler ansprechbar zu machen. Anschließend nutzt der Autor das Wurfparabelproblem zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks. Diese auf den ersten Blick wie Overkill wirkende Aufgabe ist insofern vernünftig, als dass sie demonstriert, dass sich die Strukturen auch zur Lösung mathematischer Probleme heranziehen lassen. In der Praxis findet man diese Aufgabe häufiger, als man auf den ersten Blick vermuten mag.Die beiden Appendizes stellen die zum Buch gehörende Beispielcodebibliothek dann im Detail vor: Der mitp...

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Bücher: Neuronale Netze

Bücher zu neuronalen Netzen arten entweder in Mathematikorgien aus oder enden als Kochbücher auf Basis verschiedener Frameworks. Dieses bei mitp erschienene Werk möchte beide Fehler vermeiden. Nach einer kurzen Besprechung der allgemeinen Rolle neuronaler Netzwerke wendet sich Thomas Kaffka im ersten Schritt Methoden zu, um einzelne Neuronen zu simulieren. Schon hier zeigt sich, dass das im Vorwort gegebene Versprechen der Beschränkung der Anzahl der mathematischen Probleme eingehalten wird. Formeln kommen natürlich trotzdem vor, lassen sich mit grundlegenden Mathematikkenntnissen aber problemlos verstehen.

Tam Hanna


Perzeptrone sind nur ein Weg von vielen zur Realisierung von KI. Das dritte Kapitel setzt deshalb auf ein Hopfield-Netz, das neben der Implementierung auch gleich für eine primitive Erkennung von Zahlen zum Einsatz kommt. Der Prozess wird dann um Bidirektionalität erweitert, was hilft, die Datenqualität zu verbessern. Am Ende des ersten Teils folgt die Realisierung eines Backpropagation-Netzes.Baue (d)ein FrameworkAls nächste Aufgabe folgt die Regressionsanalyse, die Kaffka anhand eines Programms zur Analyse von Aktienkursen bespricht. Darauf folgt ein „klassisches“ Kapitel, das auf die Nutzung von Backpropagation im Detail eingeht und die gemachten Ausführungen anhand eines weiteren praktischen Beispiels präzisiert. Im elften Kapitel schickt sich der Autor an, eine Komplettübersicht über die gesamte Thematik der neuronalen Netzwerke zu geben und zu erklären, wie man diese Algorithmen in der Praxis gewinnbringend einsetzen kann.Die beiden Appendizes stellen die zum Buch gehörende Beispielcodebibliothek dann im Detail vor: Der mitp-Verlag stellt die gesamten vom Autor entwickelten Samples zum Download bereit, was die Realisierung eigener Programme erleichtert.Didaktisch unproblematischIm englischen O’Reilly-Verlag erschien vor mehr als zehn Jahren mit „AI for Game Developers“ ein geradezu legendäres Buch, das neuronale Netzwerke und künstliche Intelligenz leider nur am Rande abhandelte. Dieses bei mitp erschienen Werk geht nun mehr in die Tiefe. Wer auf einen Nachfolger des Klassikers hofft, wird hier mit Sicherheit zufriedengestellt. Thomas Kaffka Neuronale Netze Grundlagen 240 Seiten, 29,99 Euromitp, 2017ISBN 978-3-95845-607-5 Neuronale Netze Grundlagen240 Seiten, 29,99 Euromitp, 2017ISBN 978-3-95845-607-5

Baue (d)ein FrameworkKaffka hat ausreichend neuronale Netzwerke vorgestellt, um die Experimente ein wenig zu professionalisieren. Kapitel 6 stellt ein Beispielprogramm vor, um die bisher realisierten neuronalen Netzwerke komfortabler ansprechbar zu machen. Anschließend nutzt der Autor das Wurfparabelproblem zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks. Diese auf den ersten Blick wie Overkill wirkende Aufgabe ist insofern vernünftig, als dass sie demonstriert, dass sich die Strukturen auch zur Lösung mathematischer Probleme heranziehen lassen. In der Praxis findet man diese Aufgabe häufiger, als man auf den ersten Blick vermuten mag.Die beiden Appendizes stellen die zum Buch gehörende Beispielcodebibliothek dann im Detail vor: Der mitp...

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