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01/18/2024
was ist Joint Probability?Obsidian
Published
01/18/2024
Was ist Marginal Probability?Obsidian
Published
01/18/2024
Was ist Die Summenregel bei Probability?Obsidian
Published
01/18/2024
Was ist die Produkt Regel bei Probability?Obsidian
Published
01/18/2024
Beyes Theorem + BeispielObsidian
Published
01/18/2024
Was ist die Prior-Wahrscheinlichkeit \(p(X)\) im Bayes'schen Theorem?Obsidian
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01/18/2024
Was bedeutet die Posterior-Wahrscheinlichkeit \(p(Y∣X)\) im Bayes'schen Theorem?Obsidian
Published
01/18/2024
Was sind die Evidenz \(p(Y)\) und die Marginalwahrscheinlichkeit \(p(X)\) im Bayes'schen Theorem?Obsidian
Published
01/18/2024
Obsidian
Published
01/18/2024
Was ist eine Jacobi-Matrix?Obsidian
Published
01/18/2024
Wofür wird die Jacobi-Matrix verwendet?Obsidian
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01/18/2024
Was ist eine Hesse-Matrix?Obsidian
Published
01/18/2024
Wofür wird die Hesse-Matrix verwendet?Obsidian
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01/18/2024
Was ist die \(L_p-Norm\) eines Vektors?Obsidian
Published
01/18/2024
Was ist die \(L_1-Norm\) und wofür wird sie verwendet?Obsidian
Published
01/18/2024
Was ist die \(L_2-Norm\) eines Vektors?Obsidian
Published
01/18/2024
Was ist die Max-Norm eines Vektors?Obsidian
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01/18/2024
Was sind Norms in bezug auf Vektoren?Obsidian
Published
01/18/2024
Gibte es Normen auch Für MatrizenObsidian
Published
01/18/2024
Was ist die Frobenius-Norm?Obsidian
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01/18/2024
Ist Die Fehlerfunktion Konvex?Obsidian
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01/18/2024
Was ist ein Feed-forward-Netzwerk?Obsidian
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01/18/2024
Was sind lineare Modelle mit nichtlinearen Basisfunktionen in neuronalen Netzwerken?Obsidian
Published
01/18/2024
Was ist eine Aktivierungsfunktion in einem neuronalen Netzwerk?Obsidian
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01/18/2024
Was sind adaptive Parameter in einem neuronalen Netzwerk?Obsidian
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01/18/2024
Was sind funktionale Transformationen in einem neuronalen Netzwerk?Obsidian
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01/18/2024
Was sind Aktivierungen in einem neuronalen Netzwerk?Obsidian
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01/18/2024
Was ist Forward Propagation in einem neuronalen Netzwerk?Obsidian
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01/18/2024
Was ist ein Multilayer Perceptron (MLP)?Obsidian
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01/18/2024
Was bedeutet "Universal Approximators" im Kontext neuronaler Netzwerke?Obsidian
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01/18/2024
Wie wird ein neuronales Netzwerk trainiert?Obsidian
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01/18/2024
Welche Kostenfunktion wird in der Maximum Likelihood Methode verwendet und warum?Obsidian
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01/18/2024
Was repräsentiert θ in dieser Funktion?Obsidian
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01/18/2024
Welche Kostenfunktion um Abhängige Verteilungen zu Lernen?Obsidian
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01/18/2024
Warum wird der Logarithmus in der negativen Log-Likelihood Kostenfunktion verwendet?Obsidian
Published
01/18/2024
NN Output & Loss Function für RegressionObsidian
Published
01/18/2024
NN Output & Loss Function für binary classificationObsidian
Published
01/18/2024
NN Output & Loss Function für multiclass classificationObsidian
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01/18/2024
Was ist Weight-Space-Symmetry?Obsidian
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01/18/2024
Was löst die Symmetrie von Aktivierungsfunktionen aus?Obsidian
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01/18/2024
Was ist ReLU und welche Rolle spielt sie in neuronalen Netzen?Obsidian
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01/18/2024
Was sind Generalisierungen von ReLU in neuronalen Netzen? / AlternativenObsidian
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01/18/2024
Taylor-Extension FormulaObsidian
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01/18/2024
Wie erhält man gradienten-Informationen eines NN (Fehlerfunktion)(Ineffiziente Methode)Obsidian
Published
01/18/2024
Wie erhält man gradienten-Informationen eines NN (Fehlerfunktion)(Effizientere Methode)3 Varianten. Nach Effizienz (Namen)Obsidian
Published
01/18/2024
Formel für Gradient Decent (Batch-Methode)Obsidian
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01/18/2024
Formel für Gradient Decent (Online-Methode)Obsidian
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01/18/2024
Formel für Gradient Decent (Mini-Batch Methode)Obsidian
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01/18/2024
Mit was wird der Gradient \(\Delta E(\omega^{(\tau)})\) in Gradient Decent BerechnetObsidian
Published
01/18/2024
Full picture von Gradient Decent zusammen mit BackpropagationObsidian
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01/18/2024
Wie Funktioniert BackpropagationObsidian
Published
01/18/2024
Was ist das Ziel von Backpropagation?Obsidian
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