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Künstliche neuronale Netze mit PyTorch
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Gefunden auf heise.de.
Irgendwie kann ich mich nicht dem Eindruck erwehren, dass Prof. Dr. Michael Stal diesen Sommer einiges zum Thema PyTorch gelesen hat...
Zumindest hat er mit seiner Serie von Blog-Artikeln Künstliche neuronale Netze im Überblick eine lesenswerte Einführung in die Erstellung von künstliche neuronale Netze mit PyTorch gepostet:
- Das künstliche Neuron
- Schichten und Feed-Forward-Netzwerke
- Aktivierungsfunktionen und Vorwärtsausbreitung
- Verlustfunktionen und Gradientenabstieg
- Trainingsschleifen und Batching
- Convolutional Neural Networks (CNN)
- Rekursive neuronale Netze (RNN)
- Hybride Architekturen
- Die zukunft Neuronaler Netze
- Graphneuronale Netze
- Implementierung eines Transformers
Was unbedingt erwähnenswert ist, ist die Tatsache, dass die ersten Python-Code-Beispiele, die er in seinen Artikeln verwendet, mich unweigerlich an die Python-Code-Snippets aus dem Buch Build a Large Language Model (From Scratch) von Sebastian Raschka erinnern:
Sebastian Raschka
Build a Large Language Model (From Scratch)
ISBN-13: 978-1633437166, ISBN-10: 1633437167
Ein sehr lesenswertes Buch!