Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python

Author: Tariq Rashid

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960101031

Category: Computers

Page: 232

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Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.


Make Your Own Neural Network

Author: Tariq Rashid

Publisher: Createspace Independent Publishing Platform

ISBN: 9781530826605

Category:

Page: 222

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A step-by-step gentle journey through the mathematics of neural networks, and making your own using the Python computer language. Neural networks are a key element of deep learning and artificial intelligence, which today is capable of some truly impressive feats. Yet too few really understand how neural networks actually work. This guide will take you on a fun and unhurried journey, starting from very simple ideas, and gradually building up an understanding of how neural networks work. You won't need any mathematics beyond secondary school, and an accessible introduction to calculus is also included. The ambition of this guide is to make neural networks as accessible as possible to as many readers as possible - there are enough texts for advanced readers already! You'll learn to code in Python and make your own neural network, teaching it to recognise human handwritten numbers, and performing as well as professionally developed networks. Part 1 is about ideas. We introduce the mathematical ideas underlying the neural networks, gently with lots of illustrations and examples. Part 2 is practical. We introduce the popular and easy to learn Python programming language, and gradually builds up a neural network which can learn to recognise human handwritten numbers, easily getting it to perform as well as networks made by professionals. Part 3 extends these ideas further. We push the performance of our neural network to an industry leading 98% using only simple ideas and code, test the network on your own handwriting, take a privileged peek inside the mysterious mind of a neural network, and even get it all working on a Raspberry Pi. All the code in this has been tested to work on a Raspberry Pi Zero.

Build Your Own Neural Network Today!

With Step by Step Instructions Showing You How to Build Them Faster Than You Imagined Possible Using R

Author: N. D. Lewis

Publisher: Createspace Independent Publishing Platform

ISBN: 9781519101235

Category:

Page: 224

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BUILD YOUR OWN NEURAL NETWORK TODAY! With an EASY to follow process showing you how to build them FASTER than you imagined possible using R About This Book This rich, fascinating, accessible hands on guide, puts neural networks firmly into the hands of the practitioner. It reveals how they work, and takes you under the hood with an easy to follow process showing you how to build them faster than you imagined possible using the powerful, free R predictive analytics package. Everything you need to get started is contained within this book. It is your detailed, practical, tactical hands on guide. To accelerate your success, it contains exercises with fully worked solutions also provided. Once you have mastered the process, it will be easy for you to translate your knowledge into other powerful applications. A book for everyone interested in machine learning, predictive analytics, neural networks and decision science. Here is what it can do for you: SAVE TIME: Imagine having at your fingertips easy access to the very best neural network models without getting bogged down in mathematical details. In this book, you'll learn fast effective ways to build powerful neural network models easily using R. LEARN EASILY: Build Your Own Neural Network TODAY! Contains an easy to follow process showing you how to build the most successful neural networks used for learning from data; use this guide and build them easily and quickly. BOOST PRODUCTIVITY: Bestselling author and data scientist Dr. N.D. Lewis will show you how to build neural network models in less time than you ever imagined possible! Even if you're a busy professional, a student or hobbyist with little time, you will rapidly enhance your knowledge. EFFORTLESS SUCCESS: By spending as little as 10 minutes a day working through the dozens of real world examples, illustrations, practitioner tips and notes, you'll be able to make giant leaps forward in your knowledge, broaden your skill-set and generate new ideas for your own personal use. ELIMINATE ANXIETY: Forget trying to master every single mathematical detail, instead your goal is to simply to follow the process using real data that only takes about 5 to 15 minutes to complete. Within this process is a series of actions by which the neural network model is explained and constructed. All you have to do is follow the process. It is your checklist for use and reuse. 1 For people interested in statistics, machine learning, data analysis, data mining, and future hands-on practitioners seeking a career in the field, it sets a strong foundation, delivers the prerequisite knowledge, and whets your appetite for more. Here are some of the neural network models you will build: Multi layer Perceptrons Probabilistic Neural Networks Generalized Regression Neural Networks Recurrent Neural Networks Buy the book today. Your next big breakthrough using neural networks is only a page away!

Neural Network Programming With Python

Create Your Own Neural Network!

Author: Max Sharp

Publisher: N.A

ISBN: 9781539381952

Category:

Page: N.A

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This book is a guide on how to implement a neural network in the Python programming language. It begins by giving you a brief overview of neural networks so as to know what they are, where they are used, and how they are implemented. The next step is an exploration of the backpropagation algorithm. This is the algorithm behind the functionality of neural networks, and it involves a forward and backward pass. Numby is a Python library which can be used for the purpose of implementation of a neural network. This library is discussed in this book, and you are guided on how to use it for that purpose. The functionality of neural networks has to be improved. The various ways to improve how a neural network works is also explored. You are then guided on how to implement neural networks with Neupy, another Python library. The following topics are discussed in this book: - A Brief Overview of Neural Networks - Backpropagation Algorithm - Neural Networks with Numpy - Improving a Neural Network in Python - Neupy - Models in Neural Networks

Tensorflow in 1 Day: Make Your Own Neural Network

Author: Krishna Rungta

Publisher: Independently Published

ISBN: 9781720092254

Category: Computers

Page: 366

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Tensorflow is the most popular Deep Learning Library out there. It has fantastic graph computations feature which helps data scientist to visualize his designed neural network using TensorBoard. This Machine learning library supports both Convolution as well as Recurrent Neural network. It supports parallel processing on CPU as well as GPU. Prominent machine learning algorithms supported by TensorFlow are Deep Learning Classification, wipe & deep, Boston Tree amongst others. The book is very hands-on and gives you industry ready deep learnings practices. Here is what is covered in the book

Theorie der neuronalen Netze

Eine systematische Einführung

Author: Raul Rojas

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642612318

Category: Computers

Page: 446

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Neuronale Netze sind ein Berechenbarkeitsparadigma, das in der Informatik zunehmende Beachtung findet. In diesem Buch werden theoretische Ansätze und Modelle, die in der Literatur verstreut sind, zu einer modellübergreifenden Theorie der künstlichen neuronalen Netze zusammengefügt. Mit ständigem Blick auf die Biologie wird - ausgehend von einfachsten Netzen - gezeigt, wie sich die Eigenschaften der Modelle verändern, wenn allgemeinere Berechnungselemente und Netztopologien eingeführt werden. Jedes Kapitel enthält Beispiele und ist ausführlich illustriert und durch bibliographische Anmerkungen abgerundet. Das Buch richtet sich an Leser, die sich einen Überblick verschaffen oder vorhandene Kenntnisse vertiefen wollen. Es ist als Grundlage für Neuroinformatikvorlesungen an deutschsprachigen Universitäten geeignet.

Fight Club

Roman

Author: Chuck Palahniuk

Publisher: Goldmann Verlag

ISBN: 3894808357

Category: Fiction

Page: 256

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Sie sind jung, sie sind stark – und sie sind gelangweilt: Normale, berufstätige Männer und Familienväter auf der Suche nach einem Mittel gegen die Leere in ihrem Leben. Sie treffen sich auf Parkplätzen und in Kellern von Bars, um mit nackten Fäusten gegeneinander zu kämpfen. Der Anführer dieser „Fight Clubs“ ist Tyler Durden, und er ist besessen von dem Plan, furchtbare Rache an einer Welt zu nehmen, in der es keine menschliche Wärme mehr gibt ...

Palästina - Hundert Jahre leere Versprechen

Geschichte eines Weltkonflikts

Author: Salah Abdel-Shafi,Omar Barghouti,Richard Falk,Roger Heacock,Rashid Khalidi,Miko Peled,Ludwig Watzal,Petra Wild,Tariq Dana,Nur Arafeh,Vijay Prashad,Nasser al-Kidwa

Publisher: Promedia Verlag

ISBN: 3853718574

Category: History

Page: 208

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Am 2. November 1917 erklärte der britische Außenminister Arthur James Balfour, in Palästina eine Heimstätte für das jüdische Volk errichten zu wollen. Er nahm damit einen genau 20 Jahre zuvor auf dem zionistischen Weltkongress in Basel entwickelten Vorschlag auf. Die Balfour-Erklärung ist eine bedeutsame weltpolitische Zäsur, die den Nahen Osten seither nicht zur Ruhe kommen lässt und darüber hinaus ein Paradebeispiel des britischen Imperialismus darstellt. Denn zum Zeitpunkt der Erklärung war Palästina eine osmanische Provinz, die erst erobert werden musste. Den 100. Jahrestag dieser Verbindung aus britischem Weltmachtstreben und Zionismus nimmt der Herausgeber Fritz Edlinger zum Anlass, einerseits die gegebenen Versprechen und die vergebenen Chancen der seither verstrichenen Jahrzehnte zu analysieren und andererseits aktuelle Lösungsmodelle für den israelisch-palästinensischen Dauerkonflikt zu präsentieren. Erinnerungspunkte, die im Buch behandelt werden, sind der UN-Teilungsplan von 1947, der eine Wirtschaftsunion zwischen Palästina und Israel vorsah, der 50. Jahrestag der Besatzung 1967, als Israel im Sechs-Tage-Krieg die Westbank, Ostjerusalem, Gaza, Golan und die später an Ägypten zurückgegebene Sinai-Halbinsel eroberte, sowie der "Krieg der Steine", wie die erste Intifada von 1987 genannt wird.

Einführung in Machine Learning mit Python

Praxiswissen Data Science

Author: Andreas C. Müller,Sarah Guido

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960101120

Category: Computers

Page: 378

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Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln, braucht es keine großen Expertenteams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, zeigt Ihnen dieses Praxisbuch, wie Sie Ihre eigenen Machine-Learning-Lösungen erstellen. Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die für eine erfolgreiche Machine-Learning-Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Müller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf die praktischen Aspekte statt auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Tutorial herauszuholen. Das Buch zeigt Ihnen: - grundlegende Konzepte und Anwendungen von Machine Learning - Vor- und Nachteile weit verbreiteter maschineller Lernalgorithmen - wie sich die von Machine Learning verarbeiteten Daten repräsentieren lassen und auf welche Aspekte der Daten Sie sich konzentrieren sollten - fortgeschrittene Methoden zur Auswertung von Modellen und zum Optimieren von Parametern - das Konzept von Pipelines, mit denen Modelle verkettet und Arbeitsabläufe gekapselt werden - Arbeitsmethoden für Textdaten, insbesondere textspezifische Verarbeitungstechniken - Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Fähigkeiten in den Bereichen Machine Learning und Data Science Dieses Buch ist eine fantastische, super praktische Informationsquelle für jeden, der mit Machine Learning in Python starten möchte – ich wünschte nur, es hätte schon existiert, als ich mit scikit-learn anfing! Hanna Wallach, Senior Researcher, Microsoft Research

Neural Network Projects with Python

The ultimate guide to using Python to explore the true power of neural networks through six projects

Author: James Loy

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1789133319

Category: Computers

Page: 308

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Build your Machine Learning portfolio by creating 6 cutting-edge Artificial Intelligence projects using neural networks in Python Key Features Discover neural network architectures (like CNN and LSTM) that are driving recent advancements in AI Build expert neural networks in Python using popular libraries such as Keras Includes projects such as object detection, face identification, sentiment analysis, and more Book Description Neural networks are at the core of recent AI advances, providing some of the best resolutions to many real-world problems, including image recognition, medical diagnosis, text analysis, and more. This book goes through some basic neural network and deep learning concepts, as well as some popular libraries in Python for implementing them. It contains practical demonstrations of neural networks in domains such as fare prediction, image classification, sentiment analysis, and more. In each case, the book provides a problem statement, the specific neural network architecture required to tackle that problem, the reasoning behind the algorithm used, and the associated Python code to implement the solution from scratch. In the process, you will gain hands-on experience with using popular Python libraries such as Keras to build and train your own neural networks from scratch. By the end of this book, you will have mastered the different neural network architectures and created cutting-edge AI projects in Python that will immediately strengthen your machine learning portfolio. What you will learn Learn various neural network architectures and its advancements in AI Master deep learning in Python by building and training neural network Master neural networks for regression and classification Discover convolutional neural networks for image recognition Learn sentiment analysis on textual data using Long Short-Term Memory Build and train a highly accurate facial recognition security system Who this book is for This book is a perfect match for data scientists, machine learning engineers, and deep learning enthusiasts who wish to create practical neural network projects in Python. Readers should already have some basic knowledge of machine learning and neural networks.

Mobile Artificial Intelligence Projects

Develop seven projects on your smartphone using artificial intelligence and deep learning techniques

Author: Karthikeyan NG,Arun Padmanabhan,Matt R. Cole

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1789347041

Category: Computers

Page: 312

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Learn to build end-to-end AI apps from scratch for Android and iOS using TensorFlow Lite, CoreML, and PyTorch Key Features Build practical, real-world AI projects on Android and iOS Implement tasks such as recognizing handwritten digits, sentiment analysis, and more Explore the core functions of machine learning, deep learning, and mobile vision Book Description We’re witnessing a revolution in Artificial Intelligence, thanks to breakthroughs in deep learning. Mobile Artificial Intelligence Projects empowers you to take part in this revolution by applying Artificial Intelligence (AI) techniques to design applications for natural language processing (NLP), robotics, and computer vision. This book teaches you to harness the power of AI in mobile applications along with learning the core functions of NLP, neural networks, deep learning, and mobile vision. It features a range of projects, covering tasks such as real-estate price prediction, recognizing hand-written digits, predicting car damage, and sentiment analysis. You will learn to utilize NLP and machine learning algorithms to make applications more predictive, proactive, and capable of making autonomous decisions with less human input. In the concluding chapters, you will work with popular libraries, such as TensorFlow Lite, CoreML, and PyTorch across Android and iOS platforms. By the end of this book, you will have developed exciting and more intuitive mobile applications that deliver a customized and more personalized experience to users. What you will learn Explore the concepts and fundamentals of AI, deep learning, and neural networks Implement use cases for machine vision and natural language processing Build an ML model to predict car damage using TensorFlow Deploy TensorFlow on mobile to convert speech to text Implement GAN to recognize hand-written digits Develop end-to-end mobile applications that use AI principles Work with popular libraries, such as TensorFlow Lite, CoreML, and PyTorch Who this book is for Mobile Artificial Intelligence Projects is for machine learning professionals, deep learning engineers, AI engineers, and software engineers who want to integrate AI technology into mobile-based platforms and applications. Sound knowledge of machine learning and experience with any programming language is all you need to get started with this book.

Engineering Applications of Neural Networks

19th International Conference, EANN 2018, Bristol, UK, September 3-5, 2018, Proceedings

Author: Elias Pimenidis,Chrisina Jayne

Publisher: Springer

ISBN: 3319982044

Category: Computers

Page: 265

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This book constitutes the refereed proceedings of the 19th International Conference on Engineering Applications of Neural Networks, EANN 2018, held in Bristol, UK, in September 2018. The 16 revised full papers and 5 revised short papers presented were carefully reviewed and selected from 39 submissions. The papers are organized in topical sections on activity recognition, deep learning, extreme learning machine, machine learning applications, predictive models, fuzzy and recommender systems, recurrent neural networks, spiking neural networks.

Object-Oriented Neural Networks in C++

Author: Joey Rogers

Publisher: Morgan Kaufmann

ISBN: 9780125931151

Category: Computers

Page: 310

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"This book is distinctive in that it implements nodes and links as base objects and then composes them into four different kinds of neural networks. Roger's writing is clear....The text and code are both quite readable. Overall, this book will be useful to anyone who wants to implement neural networks in C++ (and, to a lesser extent, in other object-oriented programming languages.)...I recommend this book to anyone who wants to implement neural networks in C++."--D.L. Chester, Newark, Delaware in COMPUTING REVIEWSObject-Oriented Neural Networks in C++ is a valuable tool for anyone who wants to understand, implement, or utilize neural networks. This book/disk package provides the reader with a foundation from which any neural network architecture can beconstructed. The author has employed object-oriented design and object-oriented programming concepts to develop a set of foundation neural network classes, and shows how these classes can be used to implement a variety of neural network architectures with a great deal of ease and flexibility. A wealth of neural network formulas (with standardized notation), object code implementations, and examples are provided to demonstrate the object-oriented approach to neural network architectures and to facilitatethe development of new neural network architectures. This is the first book to take full advantage of the reusable nature of neural network classes. Key Features * Describes how to use the classes provided to implement a variety of neural network architectures including ADALINE, Backpropagation, Self-Organizing, and BAM * Provides a set of reusable neural network classes, created in C++, capable of implementing any neural network architecture * Includes an IBM disk of the source code for the classes, which is platform independent * Includes an IBM disk with C++ programs described in the book

Algorithmen und Datenstrukturen

Author: Thomas Ottmann,Peter Widmayer

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3827428041

Category: Computers

Page: 780

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Dieses bestens eingeführte Lehrbuch wendet sich an Studierende der Informatik in Grund- und Hauptstudium. Es behandelt gut verständlich alle Themen, die üblicherweise in der Standardvorlesung "Algorithmen und Datenstrukturen” vermittelt werden. Die einzelnen Algorithmen werden theoretisch fundiert dargestellt; ihre Funktionsweise wird ausführlich anhand vieler Beispiele erläutert. Zusätzlich zur halbformalen Beschreibung werden wichtige Algorithmen in Java formuliert. Das Themenspektrum reicht von Algorithmen zum Suchen und Sortieren über Hashverfahren, Bäume, Manipulation von Mengen bis hin zu Geometrischen Algorithmen und Graphenalgorithmen. Dabei werden sowohl der Entwurf effizienter Algorithmen und Datenstrukturen als auch die Analyse ihres Verhaltens mittels mathematischer Methoden behandelt. Durch eine übersichtliche Gliederung, viele Abbildungen und eine präzise Sprache gelingt den Autoren in vorbildlicher Weise die Vermittlung des vielschichtigen Themengebiets. Die 5. Auflage ist vollständig durchgesehen und überarbeitet. Neu aufgenommen wurden Einführungen in die Themen Dynamisches Programmieren, Backtracking, Onlinealgorithmen, Approximationsalgorithmen sowie einige Algorithmen für spezielle Probleme wie die schnelle Multiplikation von Matrizen, von ganzen Zahlen, und die Konstruktion der konvexen Hülle von Punkten in der Ebene. Das Buch eignet sich zur Vorlesungsbegleitung, zum Selbststudium und zum Nachschlagen. Eine Vielzahl von Aufgaben dient der weiteren Vertiefung des Gelernten. Unter http://ad.informatik.uni-freiburg.de/bibliothek/books/ad-buch/ werden Java-Programme für die wichtigsten Algorithmen und ergänzende Materialien zum Buch bereitgestellt.

C++ Alles in einem Band für Dummies

Author: John Paul Mueller,Jeff Cogswell

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527692592

Category: Computers

Page: 828

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Dieses Buch ist für alle, die tief in die C++-Programmierung einsteigen möchten. Dennoch werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt. John Paul Mueller und Jeff Cogswell erklären Ihnen zunächst, wie Sie C++ installieren. Sie erfahren, was Klassen und Objekte sind, was Sie mit Entwurfsmustern anfangen und wie Sie Ihre Programme debuggen. Aus Anfängern werden Entwickler mit Erfahrung und dann fortgeschrittene Programmierer. Diese finden in diesem Buch Informationen zu dynamischen Arrays, Lambda-Ausdrücken, Streams, UML, der Standardbibliothek, zu Boost und vielem mehr. Alle Codebeispiele des Buchs stehen zum Download zur Verfügung.

Information Technology - New Generations

15th International Conference on Information Technology

Author: Shahram Latifi

Publisher: Springer

ISBN: 3319770284

Category: Computers

Page: 818

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This volume presents a collection of peer-reviewed, scientific articles from the 15th International Conference on Information Technology – New Generations, held at Las Vegas. The collection addresses critical areas of Machine Learning, Networking and Wireless Communications, Cybersecurity, Data Mining, Software Engineering, High Performance Computing Architectures, Computer Vision, Health, Bioinformatics, and Education.