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Clemens Dautermann 2020-01-07 23:14:12 +01:00
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doc/Grundlagen_des_maschinellen_lernens.lof
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\contentsline {figure}{\numberline {2}{\ignorespaces Ein einfaches neuronales Netz}}{5}{figure.2}%
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\contentsline {figure}{\numberline {3}{\ignorespaces Der Plot der Sigmoid Funktion $\sigma (x)=\frac {e^x}{e^x+1}$}}{6}{figure.3}%
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\contentsline {figure}{\numberline {4}{\ignorespaces Formel zur Berechnung eines Ausgabevektors aus einem Eingabevektor durch ein Layer Neuronen. }}{7}{figure.4}%
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\contentsline {figure}{\numberline {5}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den durchschnittlichen quadratischen Fehler}}{10}{figure.5}%
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\contentsline {figure}{\numberline {6}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den durchschnittlichen absoluten Fehler}}{10}{figure.6}%
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\contentsline {figure}{\numberline {7}{\ignorespaces Der Graph der Kreuzentropie Fehlerfunktion wenn das tats\IeC {\"a}chliche Label 1 ist}}{11}{figure.7}%
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\contentsline {figure}{\numberline {8}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den Kreuzentropiefehler}}{12}{figure.8}%
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\contentsline {figure}{\numberline {9}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den durchschnittlichen absoluten Fehler}}{12}{figure.9}%