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2024 | OriginalPaper | Chapter

8. Tiefes Lernen

Authors : Udo Frese, Uwe Lorenz

Published in: Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Das Kapitel erklärt tiefe neuronale Netze, insbesondere solche, die Bilder verstehen. Tief bedeutet erst einmal nur “viele Schichten”. Das Kapitel beleuchtet, was dafür nötig ist, insbesondere die Konvolutionsschicht und die Idee Schritt für Schritt Auflösung zu reduzieren. Es diskutiert, wie tiefe neuronale Netze eingenständig für ihre Aufgabe hilfreiche Zwischenergebnisse identifizieren. Es zeigt am Beispiel, welche Art Zwischenergebnisse, sogenannte Merkmale, Netze zum Verstehen von Bildern entwickeln.

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Literature
1.
go back to reference Francois Chollet. Deep learning with Python. Simon und Schuster, 2021. Francois Chollet. Deep learning with Python. Simon und Schuster, 2021.
3.
go back to reference Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey E Hinton. “Imagenet classification with deep convolutional neural networks”. In: Advances in neural information processing systems 25 (2012). Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey E Hinton. “Imagenet classification with deep convolutional neural networks”. In: Advances in neural information processing systems 25 (2012).
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7.
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Metadata
Title
Tiefes Lernen
Authors
Udo Frese
Uwe Lorenz
Copyright Year
2024
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-44248-4_8

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