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Moolayil, Jojo [VerfasserIn]

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]
Géron, Aurélien [VerfasserIn] ; Rother, Kristian [ÜbersetzerIn]

Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow : Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme - [1. Auflage]

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Heidelberg: O'Reilly, 2018
Deru, Matthieu [VerfasserIn]; Ndiaye, Alassane [VerfasserIn]

Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js - [2., aktualisierte und erweiterte Auflage]

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Bonn: Rheinwerk Verlag, 2020

Erschienen in: Rheinwerk Computing
Aggarwal, Charu C. [VerfasserIn]

Neural networks and deep learning : a textbook

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Cham, Switzerland: Springer, [2018]
Kim, Phil [VerfasserIn]

MATLAB deep learning : with machine learning, neural networks and artificial intelligence

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New York: Springer, [2017] ; [Berkeley, California]: Apress, [2017]

Erschienen in: For professionals by professionals
Cammerer, Sebastian [VerfasserIn] ; Universität Stuttgart

Trainable communication systems

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Stuttgart, 2021
Camps-Valls, Gustavo [HerausgeberIn]; Tuia, Devis [HerausgeberIn]; Zhu, Xiao Xiang [HerausgeberIn]; Reichstein, Markus [HerausgeberIn]

Deep learning for the earth sciences : a comprehensive approach to remote sensing, climate science and geosciences

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Hoboken, NJ: Wiley, 2021
Afzal, Muhammad Zeshan [VerfasserIn] ; Dengel, Andreas [AkademischeR BetreuerIn]; Eichenberger-Liwicki, Marcus [AkademischeR BetreuerIn] Technische Universität Kaiserslautern, Technische Universität Kaiserslautern Fachbereich Maschinenbau und Verfahrenstechnik

Deep learning in space and time for document image processing

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Kaiserslautern: Technische Universität Kaiserslautern, November 2016

Erschienen in: Informatik
Stevens, Eli [VerfasserIn]; Antiga, Luca [VerfasserIn]; Viehmann, Thomas [VerfasserIn]

Deep learning with PyTorch

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Shelter Island: Manning, [2020]
Chollet, François [VerfasserIn]; Allaire, Joseph J. [VerfasserIn]

Deep learning with R

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Shelter Island, NY: Manning, [2018]
Chollet, François [VerfasserIn]

Deep learning with Python - [Second edition]

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Shelter Island, NY: Manning, [2021]
Chollet, François [VerfasserIn]

Deep learning with Python

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Shelter Island, NY: Manning, [2018]
Krohn, Jon [VerfasserIn]; Beyleveld, Grant [VerfasserIn]; Bassens, Aglaé [VerfasserIn] ; Lichtenberg, Kathrin [ÜbersetzerIn] Dpunkt.Verlag Heidelberg

Deep Learning illustriert : eine anschauliche Einführung in Machine Vision, Natural Language Processing und Bilderzeugung für Programmierer und Datenanalysten

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Heidelberg: dpunkt.verlag, [2020]
Chollet, François [VerfasserIn] ; Lorenzen, Knut [ÜbersetzerIn]

Deep Learning mit Python und Keras : das Praxis-Handbuch : vom Entwickler der Keras-Bibliothek - [1. Auflage]

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Frechen: mitp, 2018
Skansi, Sandro [VerfasserIn]

Introduction to deep learning : from logical calculus to artificial intelligence

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Cham, Switzerland: Springer, [2018]

Erschienen in: Undergraduate topics in computer science
Patterson, Josh [VerfasserIn]; Gibson, Adam [VerfasserIn]

Deep learning : a practitioner's approach - [First Edition]

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Beijing; Boston; Farnham; Sebastopol; Tokyo: O'Reilly, August 2017
Rothman, Denis [VerfasserIn]

Transformers for natural language processing : build, train, and fine-tune deep neural network architectures for NLP with Python, Hugging Face, and OpenAI´s GPT3, ChatGPT, and GPT-4 - [Second edition]

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Birmingham; Mumbai: Packt, 2022

Erschienen in: Expert Insight
Sze, Vivienne [VerfasserIn]; Cheng, Youxin [VerfasserIn]; Yan, Tien-Ju [VerfasserIn]; Emer, Joel S. [VerfasserIn]

Efficient processing of deep neural networks

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[San Rafael]: Morgan & Claypool Publishers, [2020]

Erschienen in: Synthesis lectures on computer architecture ; 50
Dengel, Andreas [VerfasserIn]; Hees, Jörn [VerfasserIn]; Folz, Joachim [VerfasserIn]; Raue, Federico [VerfasserIn]; Karayil, Tushar [VerfasserIn]; Azimi, Fatemeh [VerfasserIn] ; Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz

Deep Fusion für Neuronale Netzwerke (DeFuseNN) - Verstehen von Deep Learning Architekturen, Fusion und Kontext : Abschlussbericht : Bewilligungszeitraum: 01.10.2017-30.09.2020

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[Kaiserslautern]: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, 19. Feb. 2021
Fey, Matthias [VerfasserIn] ; Weichert, Frank [MitwirkendeR]; Kriege, Nils Morten [MitwirkendeR]

On the power of message passing for learning on graph-structured data

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http://hdl.handle.net/2003/41059

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Eldorado - Repositorium der TU Dortmund, 2022-01-01

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