Understanding Deep Learning
Ein Lehrbuch, das erklärt, warum Deep Learning funktioniert: Netze als zusammengesetzte Funktionen, Verlustfunktionen, Optimierung, Regularisierung, Faltungsnetze, Transformer, generative Modelle bis zur Diffusion – und ein eigenes Kapitel darüber, was man noch nicht versteht.
