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Schlosser, Tobias [Verfasser:in] ; Universitätsbibliothek Chemnitz

Biologically inspired hexagonal deep learning for hexagonal image processing

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Chemnitz: Universitätsverlag Chemnitz, 2024
Bouchard, Louis-François [Verfasser:in]; Peters, Louie [Verfasser:in] ; Towards AI, Towards AI

Building LLMs for production : enhancing LLM abilities and reliability with prompting, fine-tuning, and RAG

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New York: Towards AI, [2024]
Bishop, Christopher M. [Verfasser:in]; Bishop, Hugh [Verfasser:in]

Deep learning : foundations and concepts

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Cham, Switzerland: Springer, [2024]
Steiner, Peter [Verfasser:in] ; Technische Universität Dresden, TUDpress Verlag der Wissenschaften Dresden GmbH

Development and analysis of non-standard Echo State Networks

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Dresden: TUDpress, 2024

Erschienen in: Studientexte zur Sprachkommunikation ; 108
Rabe, Stefan Benjamin [Verfasser:in] ; Rost, Jan-Michael [Akademische:r Betreuer:in]; Krems, Roman V. [Akademische:r Betreuer:in] Technische Universität Dresden

Diabatization via Gaussian Process Regression

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Dresden, 2024
Zhang, Aston [Verfasser:in]; Lipton, Zachary [Verfasser:in]; Li, Mu [Verfasser:in]; Smola, Alexander J. [Verfasser:in]

Dive into deep learning

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Cambridge; New York; Port Melbourne; New Delhi; Singapore: Cambridge University Press, 2024
Rahman, S. M. Rizwanur [Verfasser:in] ; Hardt, Wolfram [Akademische:r Betreuer:in]; Heller, Ariane [Akademische:r Betreuer:in]; Harras, Mohamed Salim [Akademische:r Betreuer:in] Technische Universität Chemnitz

Image classification for drone propeller inspection using deep learning

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Chemnitz: Technische Universität Chemnitz, Fakultät für Informatik, August 2024

Erschienen in: Chemnitzer Informatik-Berichte ; 2024,2
Jha, Ashish Ranjan [Verfasser:in]

Mastering PyTorch : create and deploy deep learning models from CNNs to multimodal models, LLMs, and beyond - [Second edition]

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Birmingham: Packt Publishing Limited, 2024

Erschienen in: Expert insight
Wagner, Franz [Verfasser:in] ; Maas, Hans-Gerd [Akademische:r Betreuer:in]; Rottensteiner, Franz [Akademische:r Betreuer:in]; Weinmann, Martin [Akademische:r Betreuer:in] Technische Universität Dresden

Segmentation in tomography data: exploring data augmentation for supervised and unsupervised voxel classification with neural networks

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Dresden, 12.07.2024
Bock, Oliver [Verfasser:in]; Knust, Florian [Verfasser:in] ; epubli GmbH

Superkraft ChatGPT : KI einfach & sicher für Texte, Bilder & Büro : #PROMPT-Hilfe, #Profi-Tipps, #ChatGPT-4o : 50+ Prompts

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[Berlin]: [epubli], [2024]
Ananthaswamy, Anil [Verfasser:in]

Why machines learn : the elegant math behind modern AI

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New York: Dutton, [2024]
Ris-Ala, Rafael [Verfasser:in]

Fundamentals of reinforcement learning

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Cham: Springer, 2023
Hardt, Moritz [Verfasser:in]; Recht, Benjamin [Verfasser:in]

Patterns, predictions, and actions : foundations of machine learning

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Princeton; Oxford: Princeton University Press, [2022]
Schuld, Maria [Verfasser:in]; Petruccione, Francesco [Verfasser:in]

Machine learning with quantum computers - [Second edition]

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Cham: Springer, [2021]

Erschienen in: Quantum science and technology
Nakajima, Kohei [Herausgeber:in]; Fischer, Ingo [Herausgeber:in]

Reservoir computing : theory, physical implementations, and applications

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Singapore: Springer, [2021]

Erschienen in: Natural computing series
Reitmann, Stefan [Verfasser:in] ; Nachtigall, Karl [Akademische:r Betreuer:in]; Klawonn, Frank [Akademische:r Betreuer:in] Technische Universität Dresden

Künstliche neuronale Netze im leistungsbasierten Luftverkehrsmanagement

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Dresden, 2020
Sutton, Richard S. [Verfasser:in]; Barto, Andrew [Verfasser:in]

Reinforcement learning : an introduction - [Second edition]

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Cambridge, Massachusetts; London, England: The MIT Press, [2020]

Erschienen in: Adaptive computation and machine learning
Thanasoulis, Vasileios [Verfasser:in] ; Technische Universität Dresden

Analysis and development of a communication infrastructure for a wafer-scale neuromorphic system

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Dresden: TUDpress, 2019
Foster, David [Verfasser:in]

Generative deep learning : teaching machines to paint, write, compose, and play - [First edition]

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Beijing; Boston; Farnham; Sebastopol; Tokyo: O'Reilly, July 2019
Moolayil, Jojo [Verfasser:in]

Learn Keras for deep neural networks : a fast-track approach to modern deep learning with Python

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New York, NY: Apress, [2019]

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