Zum Inhalt springen
neural-network.org
Tutorials
Menü umschalten
Start: Etwas Theorie
Spielerisch NNs erkunden
Einfaches NN in Python (Tensorflow)
Ein selbst erstelltes Neuronales Netz
Erkennung von handgeschriebenen Zahlen
Convolutional NNs zur Erkennung von Kleidungsstücken
Generierung von handgeschriebenen Zahlen (GANs)
Einfacher Chatbot mit dem NLTK
Trainingsdatensatz künstlich vergrößern (Data Augementation)
Verschachtelte neuronale Netzwerke (Nested Models, Transfer-Learning)
Computer Vision
Menü umschalten
Convolutional Layer
CBAM (Self-Attention Layer)
FPN: Erkennung unterschiedlich großer Objekte
Weitere Layer-Designs für Computer-Vision
Architekturen für Klassifikation, Segmentierung und Lokalisierung
AlexNet und die Entstehung von ZFNet: Von der Revolution zur Optimierung
Nützliche Snippets für Computer Vision
Github-Projekt
Geschichte der NNs
Menü umschalten
Eine kurze Geschichte der neuronalen Netze
Timeline: Die lange Geschichte der neuronalen Netze
Artikel
Menü umschalten
Emergente Fähigkeiten großer neuronaler Netze
Vergleich: Klassische neuronale Netz vs. Deep-Learning
Physik-Nobelpreis: Eine Würdigung von John Hopfield und Geoffrey Hinton
Support-Vector-Machine (SVM)
Künstliches Bewusstsein
KI-Agenten
Resourcen
Menü umschalten
Prompt Engineering – Basics
Datensätze für eigene KNN-Experimente
Cheat Sheet: NNs in Tensorflow/Keras
Cheat-Sheet: Umrechnung unterschiedlicher Struktur-Typen
Cheat Sheet: Handling von Datasets
Cheat Sheet: Hilfreiche Tensorflow-Code-Snippets
Library-Übersicht zur Input-Vorverarbeitung (Python)
Tensorflow Resources
Tipps: Tensorflow in Google Colab
Cheat-Sheet für NumPy
Über
Main Menu
AlexNet und die Entstehung von ZFNet: Von der Revolution zur Optimierung
Architekturen für Klassifikation, Segmentierung und Lokalisierung
Blog
CBAM (Self-Attention Layer)
Cheat Sheet: Handling von Datasets
Cheat Sheet: Hilfreiche Tensorflow-Code-Snippets
Cheat Sheet: NNs in Tensorflow/Keras
Cheat-Sheet für NumPy
Cheat-Sheet: Umrechnung unterschiedlicher Struktur-Typen
Convolutional Layer
Convolutional NNs zur Erkennung von Kleidungsstücken
Datensätze für eigene KNN-Experimente
Die kurze Geschichte der neuronalen Netze
Ein selbst erstelltes Neuronales Netz
Einfacher Chatbot mit dem NLTK
Einfaches KNN in Python (Tensorflow)
Emergente Fähigkeiten großer neuronaler Netze
Erkennung von handgeschriebenen Zahlen
FPN: Erkennung unterschiedlich großer Objekte
Generierung von handgeschriebenen Zahlen (GANs)
Impressum
Künstliches Bewusstsein
Library-Übersicht zur Input-Vorverarbeitung (Python)
neural-network.org
Nützliche Snippets für Computer Vision
Physik-Nobelpreis: Eine Würdigung von John Hopfield und Geoffrey Hinton
Prompt Engineering – Basics
Spielerisch KNNs erkunden
Start: Etwas Theorie
Support-Vector-Machine (SVM) – Eine Alternative zu künstlichen Neuronalen Netzen
Tensorflow Resources
Timeline: Die lange Geschichte der neuronalen Netze
Tipps: Tensorflow in Google Colab
Trainingsdatensatz künstlich vergrößern (Data Augementation)
Über die Website und den Autor
Vergleich: Klassische neuronale Netz vs. Deep-Learning
Verschachtelte neuronale Netzwerke (Nested Models, Transfer-Learning)
Vision: KI-Agenten
Weitere Layer-Designs für Computer-Vision
Nützliche Snippets für Computer Vision
Bild anzeigen
import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img)
Nach oben scrollen
