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
- 329 Seiten
- Erschienen 2022
- Apress
- Taschenbuch
- 352 Seiten
- Erschienen 1991
- Westview Press
- hardcover
- 226 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- hardcover
- 728 Seiten
- Erschienen 2000
- Springer
- paperback
- 477 Seiten
- Erschienen 2002
- Apress
- paperback
- 356 Seiten
- Erschienen 1988
- MIT Press
- Hardcover -
- Erschienen 2002
- Pearson Education




