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Beschreibung
Lernen Sie die Kernkonzepte neuronaler Netzwerke kennen und entdecken Sie die verschiedenen Arten neuronaler Netzwerke, wobei Sie Unity als Plattform verwenden. In diesem Buch beginnen Sie mit der Erkundung von Backpropagation und unüberwachten neuronalen Netzwerken mit Unity und C#. Anschließend gehen Sie zu Aktivierungsfunktionen über, wie Sigmoidfunktionen, Schrittfunktionen usw. Der Autor erklärt auch alle Variationen neuronaler Netzwerke wie Feedforward, rekurrent und radial.
Nachdem Sie die Grundlagen verstanden haben, beginnen Sie mit der Programmierung von Unity mit C#. In diesem Abschnitt erörtert der Autor die Konstruktion neuronaler Netzwerke für unüberwachtes Lernen, die Darstellung eines neuronalen Netzwerks in Form von Datenstrukturen in C# und die Replikation eines neuronalen Netzwerks in Unity als Simulation. Abschließend definieren Sie Backpropagation mit Unity C#, bevor Sie Ihr Projekt kompilieren.
Was Sie lernen werden
Entdecken Sie die Konzepte hinter neuronalen Netzwerken
Arbeiten Sie mit Unity und C#
Sehen Sie den Unterschied zwischen vollständig verbundenen und faltenden neuronalen Netzwerken
Meistern Sie die neuronale Netzwerkverarbeitung für Windows 10 UWP
Für wen ist dieses Buch gedacht
Gaming-Profis, Machine-Learning- und Deep-Learning-Enthusiasten
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