Deep Learning

Was ist die ReLU-Funktion (Rectified Linear Unit)?

Erfahren Sie, wie Sie die Leistung neuronaler Netze mit der Aktivierungsfunktion ReLU verbessern können.

Lernen Sie die Dropout Layer in neuronalen Netzen kennen, die zur Regularisierung und zur Vermeidung von Überanpassung eingesetzt wird.

Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von ResNet: eine Deep Learning-Architektur für neuronale Netze zur Bilderkennung.

Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit der Batch-Normalisierung im Machine Learning. Erfahren Sie, wie die Technik die Modellleistung verbessert.

Entdecken Sie die Welt der Algorithmen: Erfahren Sie mehr über Algorithmus-Typen, deren Anwendungen und Eigenschaften.

Entfesseln Sie die Leistungsfähigkeit von Perceptron-Algorithmen. Verstehen Sie seine Rolle im maschinellen Lernen und in der Mustererkennung.

Verhindern Sie Overfitting von Machine Learning Modellen mit effektiven Techniken zur Verbesserung der Generalisierung und der Modellleistung.

Maschinelles Lernen mit Tensoren beherrschen: Grundlegende Datenstrukturen für effiziente Berechnungen und Deep-Learning-Algorithmen.

Erklärung von TensorFlow inklusive Komponenten und einem Vergleich mit PyTorch.

Einfache Erklärung zur Funktionsweise von Generative Adversarial Networks inklusive Beispiele.