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                     ⎧ z    wenn z > 0                     ⎧ z    wenn z > 0
-f(z) = max(0, z) = ⎨+f(z) = max(0, z) =  ⎨
                     ⎩ 0    sonst                     ⎩ 0    sonst
 </code> </code>
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   * **Tiefe neuronale Netze (Deep Neural Networks)** – Netze mit vielen Hidden Layers   * **Tiefe neuronale Netze (Deep Neural Networks)** – Netze mit vielen Hidden Layers
   * **flache vs. tiefe Netze** – eine vs. viele Hidden Layers, Komplexität und Rechenaufwand steigen   * **flache vs. tiefe Netze** – eine vs. viele Hidden Layers, Komplexität und Rechenaufwand steigen
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 +===== Quellen =====
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 +==== Videos ====
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 +Die Videoserie von //3Blue1Brown// (Grant Sanderson) gilt als die beste visuelle Einführung in neuronale Netze und erklärt die Mathematik dahinter sehr anschaulich:
 +
 +  * [[https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk|But what is a Neural Network? – Deep learning, chapter 1]]
 +  * [[https://www.youtube.com/watch?v=IHZwWFHWa-w|Gradient descent, how neural networks learn – Deep learning, chapter 2]]
 +  * [[https://www.youtube.com/watch?v=Ilg3gGewQ5U|What is backpropagation really doing? – Deep learning, chapter 3]]
 +  * [[https://www.youtube.com/watch?v=tIeHLnjs5U8|Backpropagation calculus – Deep learning, chapter 4]]
 +  * [[https://www.youtube.com/playlist?list=PLZZWrBYkx7Otcjr3eCLZDCgfpqnxMY29s|Komplette Playlist: 3Blue1Brown Neural Networks]]
 +
 +==== Wikipedia ====
 +
 +  * [[https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliches_neuronales_Netz|Künstliches neuronales Netz]]
 +  * [[https://de.wikipedia.org/wiki/Perzeptron|Perzeptron]]
 +  * [[https://de.wikipedia.org/wiki/Backpropagation|Backpropagation]]
 +  * [[https://de.wikipedia.org/wiki/Aktivierungsfunktion|Aktivierungsfunktion]]
 +  * [[https://en.wikipedia.org/wiki/Softmax_function|Softmax function (englisch)]]
 +  * [[https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-entropy|Cross-Entropy (englisch)]]
 +  * [[https://en.wikipedia.org/wiki/Rectifier_(neural_networks)|ReLU / Rectifier (englisch)]]
 +  * [[https://de.wikipedia.org/wiki/Gradientenverfahren|Gradientenverfahren]]
 +
 +==== Weiterführende Literatur ====
 +
 +  * Michael Nielsen: //Neural Networks and Deep Learning// – kostenloses Online-Buch unter [[http://neuralnetworksanddeeplearning.com/]]
 +  * Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville: //Deep Learning// – frei verfügbar unter [[https://www.deeplearningbook.org/]]
 +
 +==== Bibliotheken und Tools ====
 +
 +  * [[https://numpy.org/|NumPy]] – die Bibliothek, die wir für alle Matrix-Operationen verwenden
 +  * [[https://pillow.readthedocs.io/|Pillow (PIL)]] – für die Bildverarbeitung der Buchstabenbilder
  • ef/ki/nn.1776795302.txt.gz
  • Zuletzt geändert: 2026/04/21 20:15
  • von andristn