Shallow and Deep Learning Principles

Das Buch "Shallow and Deep Learning Principles" bietet eine umfassende Analyse der künstlichen neuronalen Netze (ANN) und deren Fähigkeit, Ergebnisse durch die Anwendung von tiefen und flachen Lernprinzipien vorherzusagen. Der Autor, Zekâi Sen, erläutert zunächst die Implementierung von ANN, die aus mindestens drei Schichten besteht: einer Eingabeschicht, einer Ausgabeschicht und einer versteckten (intermediären) Schicht. Dabei wird betont, dass eine geeignete Architektur entwickelt werden muss, die nicht nur mathematische Regeln modelliert, sondern auch die Variablen für Aktionen und Reaktionen berücksichtigt, die innerhalb eines Ereignisses auftreten können. Das Buch geht auf die Notwendigkeit und die Gründe für jedes ANN-Modell ein und zieht Vergleiche zu früheren Methoden sowie zu philosophisch-logischen Regeln.