Deep Learning – Grundlagen und Implementierung

KAPITEL 1

Grundbausteine

Merken Sie sich diese Formeln nicht. Wenn Sie die Konzepte verstehen, können Sie Ihre eigene Schreibweise erfinden.

– John Cochrane, Investments Notes 2006 (https://oreil.ly/33CVXjg)

Dieses Kapitel erklärt Ihnen einige grundsätzliche Gedankenmodelle, die für das Verständnis neuronaler Netze notwendig sind. Insbesondere kümmern wir uns um verschachtelte mathematische Funktionen und ihre Ableitungen. Wir beginnen mit möglichst einfachen Bausteinen und arbeiten uns von dort aus vor, um zu zeigen, dass komplexe Funktionen aus einer »Kette« von Einzelfunktionen erstellt werden können. Selbst wenn eine dieser Teilfunktionen eine Matrizenmultiplikation mit mehreren Eingaben ist, können wir die Ableitung ihrer Ausgaben bezogen ...