Lernen Sie die grundlegenden Konzepte von neuronalen Netzwerken kennen und entdecken Sie die verschiedenen Arten von neuronalen Netzwerken, indem Sie Unity als Plattform nutzen. In diesem Buch beginnen Sie mit der Erkundung von Backpropagation und unüberwachten neuronalen Netzwerken mit Unity und C#. Anschliessend beschäftigen Sie sich mit Aktivierungsfunktionen wie Sigmoidfunktionen und Stufenfunktionen. Der Autor erklärt auch alle Variationen von neuronalen Netzwerken, wie Feedforward-, rekursive und radiale Netzwerke. Sobald Sie die Grundlagen erlernt haben, beginnen Sie mit der Programmierung in Unity mit C#. In diesem Abschnitt diskutiert der Autor den Aufbau von neuronalen Netzwerken für unüberwachtes Lernen, die Darstellung eines neuronalen Netzwerks in Form von Datenstrukturen in C# und die Nachbildung eines neuronalen Netzwerks in Unity als Simulation. Schliesslich definieren Sie die Backpropagation mit Unity C#, bevor Sie Ihr Projekt kompilieren. Was Sie lernen werden: Entdecken Sie die Konzepte hinter neuronalen Netzwerken und arbeiten Sie mit Unity und C#.