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Schulungsübersicht
Einführung in Neural Networks
- Was sind Neural Networks
- Was ist der aktuelle Stand bei der Anwendung neuronaler Netze
- Neural Networks im Vergleich zu Regressionsmodellen
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
Überblick über die verfügbaren Pakete
- nnet, neuralnet und andere
- Unterschiede zwischen den Paketen und itls Einschränkungen
- Visualisierung neuronaler Netze
Anwenden Neural Networks
- Konzept der Neuronen und neuronalen Netze
- Ein vereinfachtes Modell des Gehirns
- Gelegenheitsneuronen
- XOR-Problem und die Natur der Werteverteilung
- Die polymorphe Natur des Sigmoidals
- Andere aktivierte Funktionen
- Aufbau von neuronalen Netzen
- Konzept der Neuronen verbinden
- Neuronale Netze als Knotenpunkte
- Aufbau eines Netzwerks
- Neuronen
- Schichten
- Skalen
- Eingabe- und Ausgabedaten
- Bereich 0 bis 1
- Normalisierung
- Lernen Neural Networks
- Rückwärtspropagation
- Schrittweise Fortpflanzung
- Netzwerk-Trainingsalgorithmen
- Anwendungsbereich
- Schätzung
- Probleme mit der Möglichkeit der Annäherung durch
- Beispiele
- OCR und Bildmustererkennung
- Andere Anwendungen
- Implementierung eines neuronalen Netzes zur Vorhersage von Aktienkursen von börsennotierten
Voraussetzungen
Programmierung in einer beliebigen Programmiersprache empfohlen.
14 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
I mostly enjoyed the graphs in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Kurs - Neural Network in R
We gained some knowledge about NN in general, and what was the most interesting for me were the new types of NN that are popular nowadays.
Tea Poklepovic
Kurs - Neural Network in R
I liked the new insights in deep machine learning.
