clara/pytorch-ai
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Clemens Dautermann 2020-02-10 12:00:52 +01:00
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doc/Grundlagen_des_maschinellen_lernens.aux
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@ -70,12 +70,12 @@
\@writefile{lof}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {9}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den durchschnittlichen absoluten Fehler\relax }}{15}{figure.caption.10}\protected@file@percent }
\newlabel{MAE_equation}{{9}{15}{Die Gleichung für den durchschnittlichen absoluten Fehler\relax }{figure.caption.10}{}}
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\newlabel{CEL_Graph}{{10}{16}{Der Graph der Kreuzentropie Fehlerfunktion wenn das tatsächliche Label 1 ist\relax }{figure.caption.11}{}}
\@writefile{lof}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {10}{\ignorespaces Der Graph der Kreuzentropie-Fehlerfunktion, wenn das tats\IeC {\"a}chliche Label 1 ist\relax }}{16}{figure.caption.11}\protected@file@percent }
\newlabel{CEL_Graph}{{10}{16}{Der Graph der Kreuzentropie-Fehlerfunktion, wenn das tatsächliche Label 1 ist\relax }{figure.caption.11}{}}
\@writefile{lof}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {11}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den Kreuzentropiefehler\relax }}{16}{figure.caption.12}\protected@file@percent }
\newlabel{CEL_Function}{{11}{16}{Die Gleichung für den Kreuzentropiefehler\relax }{figure.caption.12}{}}
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\newlabel{CEL_Finction_cummulative}{{12}{17}{Die Gleichung für den durchschnittlichen absoluten Fehler\relax }{figure.caption.13}{}}
\newlabel{CEL_Function_cummulative}{{12}{17}{Die Gleichung für den durchschnittlichen absoluten Fehler\relax }{figure.caption.13}{}}
\@writefile{toc}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.6}Gradientenverfahren und Backpropagation}{17}{subsection.3.6}\protected@file@percent }
\newlabel{Gradient_section}{{3.6}{17}{Gradientenverfahren und Backpropagation}{subsection.3.6}{}}
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@ -83,8 +83,8 @@
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\newlabel{Learning_Rate_Function}{{14}{18}{Die Gleichung für die Anpassung eines einzelnen Parameters\relax }{figure.caption.15}{}}
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\newlabel{Learning_Rate_Graphic}{{15}{18}{$\eta $ ist hier zu groß gewählt\relax }{figure.caption.16}{}}
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\newlabel{Learning_Rate_Graphic}{{15}{18}{$\eta $ ist hier zu groß gewählt.\relax }{figure.caption.16}{}}
\@writefile{toc}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.7}Verschiedene Layerarten}{18}{subsection.3.7}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {3.7.1}Convolutional Layers}{19}{subsubsection.3.7.1}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {16}{\ignorespaces Eine Verbildlichung der Vorg\IeC {\"a}nge in einem convolutional Layer\newline Aus einer Animation von\newline https://github.com/vdumoulin/conv\_arithmetic/blob/master/README.md Vincent Dumoulin, Francesco Visin - A guide to convolution arithmetic for deep learning (BibTeX)}}{20}{figure.caption.17}\protected@file@percent }