Neuronale Netzwerke und überwachtes Lernen

Abstract

Dieses Kapitel ist gewissermaßen der Kern des Buches. Es behandelt im Detail neuronale Netzwerke und deren Training im Rahmen des überwachten Lernens. Zunächst werden vollständig verbundene Netzwerke diskutiert und mögliche Aktivierungs- und Verlustfunktionen benannt. Weight decay und dropout werden als Regularisierungsmöglichkeiten besprochen. Schliesslich werden mit Convolutional Neural Networks und rekurrenten neuronalen Netzen zwei fortgeschrittenere Netzwerkstrukturen eingeführt. Alle Schritte sind mit Beispielen illustriert.