Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks (Studies in Computational Intelligence, Band 385)
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Beschreibung
"Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks" von Alex Graves ist ein umfassendes Werk, das sich mit der Anwendung und dem Training von rekurrenten neuronalen Netzwerken (RNNs) im Bereich des überwachten sequenziellen Labelings beschäftigt. Das Buch behandelt die theoretischen Grundlagen von RNNs und bietet praktische Anleitungen zur Implementierung dieser Modelle für verschiedene Aufgaben wie Sprach- und Texterkennung. Graves erklärt detailliert die Funktionsweise von RNNs, einschließlich ihrer Fähigkeit, zeitliche Abhängigkeiten in Sequenzdaten zu modellieren. Er geht auch auf erweiterte Architekturen wie Long Short-Term Memory (LSTM) ein, die entwickelt wurden, um einige der Einschränkungen traditioneller RNNs zu überwinden. Das Buch enthält zahlreiche Beispiele und Anwendungen aus der Praxis, die zeigen, wie diese Techniken in realen Szenarien eingesetzt werden können. Es richtet sich an Forscher und Praktiker im Bereich des maschinellen Lernens und bietet wertvolle Einblicke in den Einsatz von RNNs für komplexe sequentielle Datenverarbeitungsaufgaben.
Produktdetails
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Über den Autor
- Taschenbuch
- 504 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Kartoniert
- 621 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Gebunden
- 380 Seiten
- Erschienen 2018
- De Gruyter
- Gebunden
- 280 Seiten
- Erschienen 2010
- Springer
- Gebunden
- 197 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- hardcover
- 226 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- paperback
- 136 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- hardcover
- 264 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- paperback
- 260 Seiten
- Erschienen 2025
- Apress



