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parents 395f5af2 f4ce8eb6
......@@ -8,10 +8,10 @@ Ergebnisse sind im Ordner postprocess_pickles/Figures
**Cluster Output:** Zurückkopierte Dateien vom Cluster (.out-Dateien und Python Pickle)
**mini_beispiel:** Kleine Neuronale Netze, die auf XOR und AND trainiert werden
**Mini Beispiel:** Kleine Neuronale Netze, die auf XOR und AND trainiert werden
**MNIST Beispiel:** Training eines Klassifizierers auf MNIST (zum Test des Clusters)
**postprocess_pickles:** hessianlearn speichert die Metadaten des Trainings sowie die Ergebnisse als Python Pickle Dateien. Diese kopiere ich in diesen Ordner und erstelle die Figures.
**Postprocess Pickles:** hessianlearn speichert die Metadaten des Trainings sowie die Ergebnisse als Python Pickle Dateien. Diese kopiere ich in diesen Ordner und erstelle die Figures.
**vergleich_GD_hessianlearn:** Python Skripte für das Training von Autoencodern (auf MNIST/ One Hot Encoding)
**Vergleich GD hessianlearn:** Python Skripte für das Training von Autoencodern (auf MNIST/ One Hot Encoding)
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