clara/pytorch-ai
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Clemens Dautermann 2020-02-10 22:27:02 +01:00
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doc/Grundlagen_des_maschinellen_lernens.lof
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@ -55,14 +55,14 @@
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\contentsline {figure}{\numberline {27}{\ignorespaces Der Code zum Laden des MNIST Datensatzes\relax }}{25}{figure.caption.25}%
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\contentsline {figure}{\numberline {28}{\ignorespaces Code, um ein einfaches Netz in Pytorch zu definieren\relax }}{27}{figure.caption.26}%
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\contentsline {figure}{\numberline {29}{\ignorespaces Code, um das Netz auf einem Datensatz zu trainieren\relax }}{29}{figure.caption.27}%
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\contentsline {figure}{\numberline {30}{\ignorespaces Der Code, um das in diesem Projekt genutzte Klassifizierungsnetz zu definieren.\relax }}{32}{figure.caption.28}%
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\contentsline {figure}{\numberline {31}{\ignorespaces Der Graph der ReLu Aktivierungsfunktion\relax }}{33}{figure.caption.29}%
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\contentsline {figure}{\numberline {32}{\ignorespaces Ein Plot der Trefferquote aufgetragen gegen die Trainingszeit\relax }}{34}{figure.caption.30}%
\contentsline {figure}{\numberline {32}{\ignorespaces Ein Plot der Trefferquote, aufgetragen gegen die Trainingszeit\relax }}{34}{figure.caption.30}%
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\contentsline {figure}{\numberline {33}{\ignorespaces Ein Plot des Kreuzentropiefehlers aufgetragen gegen die Trainingszeit\relax }}{35}{figure.caption.31}%