Practical Neural Network Recipes in C++
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Beschreibung
"Practical Neural Network Recipes in C++" von Timothy Masters ist ein praxisorientiertes Buch, das sich mit der Implementierung von neuronalen Netzwerken in der Programmiersprache C++ befasst. Das Buch richtet sich an Entwickler und Forscher, die praktische Anwendungen von neuronalen Netzwerken verstehen und umsetzen möchten. Inhaltlich bietet das Buch eine Einführung in die Grundlagen neuronaler Netze, einschließlich ihrer Architektur und Funktionsweise. Es behandelt verschiedene Arten von Netzwerken wie Feedforward-Netze, rekurrente Netze und selbstorganisierende Karten. Masters legt besonderen Wert auf die Implementierung dieser Konzepte in C++, wobei er detaillierte Codebeispiele bereitstellt, die Leser direkt anwenden oder anpassen können. Darüber hinaus werden Themen wie Lernalgorithmen, Fehlerminimierung und Optimierungstechniken behandelt. Der Autor erklärt auch fortgeschrittenere Konzepte wie Backpropagation und konjugierte Gradientenverfahren. Ziel des Buches ist es, den Lesern sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Fähigkeiten zu vermitteln, um eigene neuralen Netzwerkprojekte erfolgreich zu entwickeln. Insgesamt bietet "Practical Neural Network Recipes in C++" einen umfassenden Leitfaden für alle, die sich mit der praktischen Anwendung von KI-Technologien beschäftigen möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- Hardcover
- 388 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Hardcover
- 352 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley
- Hardcover
- 1280 Seiten
- Erschienen 2010
- Hanser Fachbuchverlag
- Hardcover
- 852 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 1996
- Wiley-Interscience
- Hardcover
- 240 Seiten
- Erschienen 2021
- Wiley-IEEE Press
- Hardcover
- 329 Seiten
- Erschienen 2022
- Apress
- Hardcover
- 384 Seiten
- Erschienen 2002
- O'Reilly Media