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Schulungsübersicht
- Backprop, modulare Modelle
- Logsum-Modul
- RBF-Netz
- MAP/MLE-Verlust
- Parameterraumtransformationen
- Faltungsmodul
- Gradientenbasiertes Lernen
- Energie für Inferenz
- Zielsetzung für das Lernen
- PCA, NLL
- Latente Variablenmodelle
- Probabilistisches LVM
- Verlustfunktion
- Handschrifterkennung
Voraussetzungen
Gute Grundkenntnisse in maschinellem Lernen. Programmierkenntnisse in einer beliebigen Sprache (idealerweise Python/R).
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
The structure from first principles, to case studies, to application.