[PDF] Hands On Mathematics For Deep Learning

Hands On Mathematics for Deep Learning PDF
Author: Jay Dawani
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 183864184X
Size: 25.81 MB
Format: PDF, Docs
Category : Computers
Languages : en
Pages : 364
View: 727

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Hands On Mathematics For Deep Learning

by Jay Dawani, release date 2020-06-12, Hands On Mathematics For Deep Learning Books available in PDF, EPUB, Mobi Format. Download Hands On Mathematics For Deep Learning books, A comprehensive guide to getting well-versed with the mathematical techniques for building modern deep learning architectures Key Features Understand linear algebra, calculus, gradient algorithms, and other concepts essential for training deep neural networks Learn the mathematical concepts needed to understand how deep learning models function Use deep learning for solving problems related to vision, image, text, and sequence applications Book Description Most programmers and data scientists struggle with mathematics, having either overlooked or forgotten core mathematical concepts. This book uses Python libraries to help you understand the math required to build deep learning (DL) models. You'll begin by learning about core mathematical and modern computational techniques used to design and implement DL algorithms. This book will cover essential topics, such as linear algebra, eigenvalues and eigenvectors, the singular value decomposition concept, and gradient algorithms, to help you understand how to train deep neural networks. Later chapters focus on important neural networks, such as the linear neural network and multilayer perceptrons, with a primary focus on helping you learn how each model works. As you advance, you will delve into the math used for regularization, multi-layered DL, forward propagation, optimization, and backpropagation techniques to understand what it takes to build full-fledged DL models. Finally, you’ll explore CNN, recurrent neural network (RNN), and GAN models and their application. By the end of this book, you'll have built a strong foundation in neural networks and DL mathematical concepts, which will help you to confidently research and build custom models in DL. What you will learn Understand the key mathematical concepts for building neural network models Discover core multivariable calculus concepts Improve the performance of deep learning models using optimization techniques Cover optimization algorithms, from basic stochastic gradient descent (SGD) to the advanced Adam optimizer Understand computational graphs and their importance in DL Explore the backpropagation algorithm to reduce output error Cover DL algorithms such as convolutional neural networks (CNNs), sequence models, and generative adversarial networks (GANs) Who this book is for This book is for data scientists, machine learning developers, aspiring deep learning developers, or anyone who wants to understand the foundation of deep learning by learning the math behind it. Working knowledge of the Python programming language and machine learning basics is required.




[PDF] Machine Learning Design Patterns

Machine Learning Design Patterns PDF
Author: Vallappa Lakshmanan
Publisher:
ISBN: 9783960091646
Size: 73.93 MB
Format: PDF, Mobi
Category :
Languages : en
Pages : 400
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Machine Learning Design Patterns

by Vallappa Lakshmanan, release date 2021-08-31, Machine Learning Design Patterns Books available in PDF, EPUB, Mobi Format. Download Machine Learning Design Patterns books,




[PDF] Generatives Deep Learning

Generatives Deep Learning PDF
Author: David Foster
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960103549
Size: 44.14 MB
Format: PDF, Kindle
Category : Computers
Languages : de
Pages : 310
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Generatives Deep Learning

by David Foster, release date 2020-03-24, Generatives Deep Learning Books available in PDF, EPUB, Mobi Format. Download Generatives Deep Learning books, Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themenbereiche der Künstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem Deep Learning ist es inzwischen möglich, einer Maschine das Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen – kreative Fähigkeiten, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden, wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle. David Foster vermittelt zunächst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstößt. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können. - Entdecken Sie, wie Variational Autoencoder den Gesichtsausdruck auf Fotos verändern können - Erstellen Sie praktische GAN-Beispiele von Grund auf und nutzen Sie CycleGAN zur Stilübertragung und MuseGAN zum Generieren von Musik - Verwenden Sie rekurrente generative Modelle, um Text zu erzeugen, und lernen Sie, wie Sie diese Modelle mit dem Attention-Mechanismus verbessern können - Erfahren Sie, wie generatives Deep Learning Agenten dabei unterstützen kann, Aufgaben im Rahmen des Reinforcement Learning zu erfüllen - Lernen Sie die Architektur von Transformern (BERT, GPT-2) und Bilderzeugungsmodellen wie ProGAN und StyleGAN kennen "Dieses Buch ist eine leicht zugängliche Einführung in das Deep-Learning-Toolkit für generatives Modellieren. Wenn Sie ein kreativer Praktiker sind, der es liebt, an Code zu basteln, und Deep Learning für eigene Aufgaben nutzen möchte, dann ist dieses Buch genau das Richtige für Sie." — David Ha, Research Scientist bei Google Brain




[PDF] Hands On Deep Learning Algorithms With Python

Hands On Deep Learning Algorithms with Python PDF
Author: Sudharsan Ravichandiran
Publisher:
ISBN: 9781789344158
Size: 48.60 MB
Format: PDF, Kindle
Category :
Languages : en
Pages : 512
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Hands On Deep Learning Algorithms With Python

by Sudharsan Ravichandiran, release date 2019-07-25, Hands On Deep Learning Algorithms With Python Books available in PDF, EPUB, Mobi Format. Download Hands On Deep Learning Algorithms With Python books, Understand basic to advanced deep learning algorithms, the mathematical principles behind them, and their practical applications. Key Features Get up-to-speed with building your own neural networks from scratch Gain insights into the mathematical principles behind deep learning algorithms Implement popular deep learning algorithms such as CNNs, RNNs, and more using TensorFlow Book Description Deep learning is one of the most popular domains in the AI space, allowing you to develop multi-layered models of varying complexities. This book introduces you to popular deep learning algorithms--from basic to advanced--and shows you how to implement them from scratch using TensorFlow. Throughout the book, you will gain insights into each algorithm, the mathematical principles behind it, and how to implement it in the best possible manner. The book starts by explaining how you can build your own neural networks, followed by introducing you to TensorFlow, the powerful Python-based library for machine learning and deep learning. Moving on, you will get up to speed with gradient descent variants, such as NAG, AMSGrad, AdaDelta, Adam, and Nadam. The book will then provide you with insights into RNNs and LSTM and how to generate song lyrics with RNN. Next, you will master the math for convolutional and capsule networks, widely used for image recognition tasks. Then you learn how machines understand the semantics of words and documents using CBOW, skip-gram, and PV-DM. Afterward, you will explore various GANs, including InfoGAN and LSGAN, and autoencoders, such as contractive autoencoders and VAE. By the end of this book, you will be equipped with all the skills you need to implement deep learning in your own projects. What you will learn Implement basic-to-advanced deep learning algorithms Master the mathematics behind deep learning algorithms Become familiar with gradient descent and its variants, such as AMSGrad, AdaDelta, Adam, and Nadam Implement recurrent networks, such as RNN, LSTM, GRU, and seq2seq models Understand how machines interpret images using CNN and capsule networks Implement different types of generative adversarial network, such as CGAN, CycleGAN, and StackGAN Explore various types of autoencoder, such as Sparse autoencoders, DAE, CAE, and VAE Who this book is for If you are a machine learning engineer, data scientist, AI developer, or simply want to focus on neural networks and deep learning, this book is for you. Those who are completely new to deep learning, but have some experience in machine learning and Python programming, will also find the book very helpful.




[PDF] Neuronale Netze Selbst Programmieren

Neuronale Netze selbst programmieren PDF
Author: Tariq Rashid
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101031
Size: 72.67 MB
Format: PDF, Kindle
Category : Computers
Languages : de
Pages : 232
View: 4769

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Neuronale Netze Selbst Programmieren

by Tariq Rashid, release date 2017-05-24, Neuronale Netze Selbst Programmieren Books available in PDF, EPUB, Mobi Format. Download Neuronale Netze Selbst Programmieren books, 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.




[PDF] Deep Learning Mit Python Und Keras

Deep Learning mit Python und Keras PDF
Author: Chollet, François
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN: 3958458408
Size: 44.74 MB
Format: PDF, ePub, Docs
Category : Computers
Languages : de
Pages : 447
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Deep Learning Mit Python Und Keras

by Chollet, François, release date 2018-05-24, Deep Learning Mit Python Und Keras Books available in PDF, EPUB, Mobi Format. Download Deep Learning Mit Python Und Keras books,




[PDF] Deep Learning With Python

Deep Learning with Python PDF
Author: Nikhil Ketkar
Publisher: Apress
ISBN: 1484227662
Size: 75.71 MB
Format: PDF, Kindle
Category : Computers
Languages : en
Pages : 226
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Deep Learning With Python

by Nikhil Ketkar, release date 2017-04-18, Deep Learning With Python Books available in PDF, EPUB, Mobi Format. Download Deep Learning With Python books, Discover the practical aspects of implementing deep-learning solutions using the rich Python ecosystem. This book bridges the gap between the academic state-of-the-art and the industry state-of-the-practice by introducing you to deep learning frameworks such as Keras, Theano, and Caffe. The practicalities of these frameworks is often acquired by practitioners by reading source code, manuals, and posting questions on community forums, which tends to be a slow and a painful process. Deep Learning with Python allows you to ramp up to such practical know-how in a short period of time and focus more on the domain, models, and algorithms. This book briefly covers the mathematical prerequisites and fundamentals of deep learning, making this book a good starting point for software developers who want to get started in deep learning. A brief survey of deep learning architectures is also included. Deep Learning with Python also introduces you to key concepts of automatic differentiation and GPU computation which, while not central to deep learning, are critical when it comes to conducting large scale experiments. What You Will Learn Leverage deep learning frameworks in Python namely, Keras, Theano, and Caffe Gain the fundamentals of deep learning with mathematical prerequisites Discover the practical considerations of large scale experiments Take deep learning models to production Who This Book Is For Software developers who want to try out deep learning as a practical solution to a particular problem. Software developers in a data science team who want to take deep learning models developed by data scientists to production.




[PDF] Datenanalyse Mit Python

Datenanalyse mit Python PDF
Author: Wes McKinney
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960102143
Size: 24.31 MB
Format: PDF, Docs
Category : Computers
Languages : de
Pages : 542
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Datenanalyse Mit Python

by Wes McKinney, release date 2018-10-29, Datenanalyse Mit Python Books available in PDF, EPUB, Mobi Format. Download Datenanalyse Mit Python books, Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-Daten Für diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.




[PDF] Die Wissenschaften Vom K Nstlichen

Die Wissenschaften vom K  nstlichen PDF
Author: Herbert A. Simon
Publisher: Springer
ISBN: 9783709193839
Size: 25.80 MB
Format: PDF
Category : Computers
Languages : de
Pages : 241
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Die Wissenschaften Vom K Nstlichen

by Herbert A. Simon, release date 2012-01-22, Die Wissenschaften Vom K Nstlichen Books available in PDF, EPUB, Mobi Format. Download Die Wissenschaften Vom K Nstlichen books, Die Wissenschaften vom Künstlichen von Herbert A. Simon gilt seit dem Erscheinen der ersten Ausgabe im Jahr 1969 als "Klassiker" der Literatur zum Thema Künstliche Intelligenz. Simon hat zusammen mit den Computerwissenschaftlern Allen Newell, Marvin Minsky und John McCarthy Mitte der fünfziger Jahre das so bezeichnete - von Alan Turing antizipierte - Forschungsgebiet der Computerwissenschaft und der Psychologie ins Leben gerufen. Seine herausragende, allgemeinverständliche Darstellung von Grundüberlegungen und philosophischen Aspekten der Künstlichen Intelligenz ist heute aktueller denn je, nicht nur wegen der ständig zunehmenden Bedeutung der Forschung und Entwicklung auf diesem Gebiet, sondern auch aufgrund des verbreiteten Mangels an Grundkenntnissen für eine kritische Auseinandersetzung mit der Künstlichen Intelligenz.