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E-Book

TensorFlow für Dummies

AutorMatthew Scarpino
VerlagWiley-VCH
Erscheinungsjahr2018
Seitenanzahl324 Seiten
ISBN9783527818969
FormatePUB
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis23,99 EUR

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Leseprobe

Abbildungsverzeichnis


  1. Kapitel 1
    1. Abbildung 1.1: Fortschritte im maschinellen Lernen werden durch die Wissenschaft und von Unternehmen vorangetrieben.
    2. Abbildung 1.2: Die lineare Regression identifiziert einen klaren Trend in einer unübersichtlichen Datenwolke.
  2. Kapitel 3
    1. Abbildung 3.1: Werte jenseits von drei Standardabweichungen vom Mittel sind äußerst unwahrscheinlich.
  3. Kapitel 4
    1. Abbildung 4.1: Die Multiplikation erhält das Ergebnis der Addition.
    2. Abbildung 4.2: TensorBoard kann viele Aspekte eines Programms anzeigen, auch die Struktur des Graphen.
    3. Abbildung 4.3: Ein TensorBoard-Histogramm stellt die Elemente eines Tensors dar.
  4. Kapitel 5
    1. Abbildung 5.1: Die Ableitung an einem Punkt entspricht der Steigung der Kurve an jenem Punkt.
    2. Abbildung 5.2: Der Gradient gibt die Richtung der steilsten Steigung an.
    3. Abbildung 5.3: Eine Funktion kann mehrere lokale Minima besitzen, aber nur ein globales Minimum.
    4. Abbildung 5.4: Der Verlust erreicht ein Minimum, wenn x gleich 2 ist.
    5. Abbildung 5.5: TensorBoard veranschaulicht das Training, indem der Variablenwert bei jedem Schritt angezeigt wird.
  5. Kapitel 6
    1. Abbildung 6.1: Der Wert des Comichefts nimmt im Laufe der Zeit zu.
    2. Abbildung 6.2: Bei der statistischen Regression werden Datenpunkte mit einer Polynomfunktion näherungsweise erfasst.
    3. Abbildung 6.3: Mit zunehmender Lautstärke des Weckers steigt die Wahrscheinlichkeit, dass ich aufstehe.
    4. Abbildung 6.4: Die Funktionswerte der logistischen Funktion liegen alle zwischen 0 und 1.
    5. Abbildung 6.5: Nach dem Training findet die Sigmoidfunktion eine Näherung für die Experimentdaten.
    6. Abbildung 6.6: MNIST-Bild »8«
  6. Kapitel 7
    1. Abbildung 7.1: Eine Nervenzelle empfängt eingehende Signale über ihre Dendriten und erzeugt ein abgehendes Signal, das über das Axon weitergeleitet wird.
    2. Abbildung 7.2: Perzeptronen sind Neuronen in vielerlei Hinsicht ähnlich.
    3. Abbildung 7.3: Perzeptronen werden in einer baumartigen Struktur kombiniert.
    4. Abbildung 7.4: Jede Eingabe ist mit einem Gewicht versehen.
    5. Abbildung 7.5: Dieser Knoten hat eine konstante Bias-Eingabe.
    6. Abbildung 7.6: Die ReLU-Funktion (Rectified Linear Unit) leitet nur positive Werte weiter.
    7. Abbildung 7.7: Die tf.nn.relu6-Funktion lässt keine Ausgaben größer als 6 zu.
    8. Abbildung 7.8: Die ELU-Funktion (Exponential Linear Unit) geht stufenlos von negativen zu positiven Werten über.
    9. Abbildung 7.9: Die Sigmoidfunktion wird häufig zur Darstellung von Klassifikationswahrscheinlichkeiten genutzt.
    10. Abbildung 7.10: Die tanh-Funktion ähnelt der Sigmoidfunktion, liefert aber Werte zwischen –1 und 1.
    11. Abbildung 7.11: Die Softsign-Funktion ähnelt tanh, hat aber fast überall einen höheren Gradienten.
    12. Abbildung 7.12: Dieses neuronale Netz hat vier Schichten mit jeweils drei Knoten.
    13. Abbildung 7.13: Jedes neuronale Netz repräsentiert eine mathematische Beziehung.
  7. Kapitel 8
    1. Abbildung 8.1: Das Bild wirkt durch Rauschen sehr grobkörnig.
    2. Abbildung 8.2: Die Faltung mit einem Mittelwertfilter verringert das Rauschen im Bild.
    3. Abbildung 8.3: Die Elemente des Filters entsprechen den Pixeln des Smileys.
    4. Abbildung 8.4: Konvolutionelle neuronale Netze bestehen aus Faltungsschichten, Pooling-Schichten und mindestens einer vollständig vernetzten Schicht.
    5. Abbildung 8.5: Eine Pooling-Schicht nimmt ein Eingabebild entgegen, zerlegt es in Blöcke, verarbeitet jeden Block und liefert als Ausgabe ein komprimiertes Bild.
    6. Abbildung 8.6: Jedes CIFAR-10-Bild hat 1.024 Pixel (32 x 32).
    7. Abbildung 8.7: Mit den Funktionen in TensorFlow können Bilder gedreht, gespiegelt und transponiert werden.
    8. Abbildung 8.8: Die lineare Interpolation berechnet Zwischenpunkte anhand der linearen Kombination vorhandener Punkte.
    9. Abbildung 8.9: Bilineare Interpolation mit zwei Interpolationsparametern
    10. Abbildung 8.10: Mit den Bildverarbeitungsroutinen von TensorFlow können die Ausrichtung und die Farben eines Bilds modifiziert werden.
  8. Kapitel 9
    1. Abbildung 9.1: Ein RNN speist frühere Daten erneut in einen oder mehrere Knoten ein.
    2. Abbildung 9.2: Durch Entfaltung eines RNN können seine Operationen besser visualisiert werden.
    3. Abbildung 9.3: Jede Subklasse von RNNCell stellt eine andere RNN-Zellart dar.
    4. Abbildung 9.4: TensorFlow erzeugt eine RNN-Zelle für jede...
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