GANs mit PyTorch selbst programmieren. Tariq Rashid. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Tariq Rashid
Издательство: Bookwire
Серия:
Жанр произведения: Математика
Год издания: 0
isbn: 9783960103943
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       GANs mit PyTorch selbst programmieren

       Ein verständlicher Einstieg in Generative Adversarial Networks

       Tariq Rashid

       Deutsche Übersetzung von Frank Langenau

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      Tariq Rashid

      Lektorat: Alexandra Follenius

      Übersetzung: Frank Langenau

      Korrektorat: Sibylle Feldmann, www.richtiger-text.de

      Satz: III-satz, www.drei-satz.de

      Herstellung: Stefanie Weidner

      Umschlaggestaltung: Karen Montgomery, Michael Oréal, www.oreal.de

      Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek

      Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.

      ISBN:

      Print 978-3-96009-147-9

      PDF 978-3-96010-393-6

      ePub 978-3-96010-394-3

      mobi 978-3-96010-395-0

      1. Auflage 2020

      Copyright © 2020 by Tariq Rashid

      Title of the English original: Make Your First GAN With PyTorch

      ISBN 979-8624728158

      Translation Copyright © 2020 by dpunkt.verlag. All rights reserved.

      Wieblinger Weg 17

      69123 Heidelberg

      Dieses Buch erscheint in Kooperation mit O’Reilly Media, Inc. unter dem Imprint

      »O’REILLY«. O’REILLY ist ein Markenzeichen und eine eingetragene Marke von O’Reilly Media, Inc. und wird mit Einwilligung des Eigentümers verwendet.

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       Inhalt

       Einführung

       Teil IPyTorch und neuronale Netze

       1Grundlagen von PyTorch

       Google Colab

       PyTorch-Tensoren

       Automatische Gradienten mit PyTorch

       Berechnungsgraphen

       Lernziele

       2Erstes neuronales Netz mit PyTorch

       Das MNIST-Bilddatensatz

       Die MNIST-Daten abrufen

       Ein Blick auf die Daten

       Ein einfaches neuronales Netz

       Das Training visualisieren

       Die Klasse für den MNIST-Datensatz

       Unsere Klassifizierer trainieren

       Das neuronale Netz abfragen

       Die Performance des Klassifizierers einfach ermitteln

       3Verfeinerungen

       Verlustfunktion

       Aktivierungsfunktion

       Optimierungsmethode

       Normalisierung

       Kombinierte Verfeinerungen

       Lernziele