Skocz do zawartości

Aktywacja nowych użytkowników
Zakazane produkcje

  • advertisement_alt
  • advertisement_alt
  • advertisement_alt
Courses2024

Udemy - Building A Neural Network From Zero

Rekomendowane odpowiedzi

c2ba85388df8d8e047d74f5e03e0df91.avif
Free Download Udemy - Building A Neural Network From Zero
Published: 3/2025
MP4 | Video: h264, 1920x1080 | Audio: AAC, 44.1 KHz
Language: English | Size: 3.97 GB | Duration: 4h 0m
Master Neural Networks by Building from Scratch: Forward/Backward Pass, SGD, and Fashion-MNIST Challenge

What you'll learn
Implement neural networks from scratch, including forward and backward propagation
Master gradient descent, SGD with momentum, and other optimization techniques
Build custom layers, activation functions, and loss functions without external libraries
Apply your custom neural network to solve the Fashion-MNIST classification challenge
Requirements
Basic knowledge of Python programming
Familiarity with linear algebra concepts like vectors and matrices
An interest in understanding neural networks at a fundamental level
Description
Are you ready to take your understanding of neural networks to the next level? In "Building a Neural Network from Zero," you'll dive deep into the inner workings of neural networks by implementing everything from scratch. This course is perfect for those who want to go beyond using libraries and truly understand how each component functions under the hood.In this hands-on course, we will manually construct a PyTorch-like framework to build, train, and evaluate neural networks. Starting from the fundamentals of numerical differentiation and gradient descent, you'll gradually develop a complete training loop. You'll gain in-depth knowledge of essential concepts, including:Numerical differentiation and three approaches to compute gradientsGradient descent in 2D and multi-dimensional spacesStochastic Gradient Descent (SGD) with momentumImplementing cross-entropy loss and activation functions like SigmoidInitializing neural network weights using He and Xavier methodsBuilding a fully functional Feedforward Neural Network (FFNN) from scratchBy the end of the course, you'll have a comprehensive understanding of how neural networks learn. To solidify your knowledge, we'll tackle the Fashion-MNIST challenge, where you'll apply your custom-built neural network to classify images accurately.Whether you're an aspiring machine learning engineer or a curious programmer, this course equips you with the foundational knowledge and hands-on experience to build and customize neural networks from the ground up.Enroll today and start mastering neural networks by building them from scratch!
Beginners who want to understand how neural networks work under the hood,Machine learning enthusiasts looking to deepen their knowledge through hands-on implementation,Developers who want to build custom neural network models from scratch,Students and professionals seeking to strengthen their grasp of core deep-learning concepts

Homepage:

Ukryta Zawartość

    Treść widoczna tylko dla użytkowników forum DarkSiders. Zaloguj się lub załóż darmowe konto na forum aby uzyskać dostęp bez limitów.



Ukryta Zawartość

    Treść widoczna tylko dla użytkowników forum DarkSiders. Zaloguj się lub załóż darmowe konto na forum aby uzyskać dostęp bez limitów.

No Password - Links are Interchangeable

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach

Dołącz do dyskusji

Możesz dodać zawartość już teraz a zarejestrować się później. Jeśli posiadasz już konto, zaloguj się aby dodać zawartość za jego pomocą.

Gość
Dodaj odpowiedź do tematu...

×   Wklejono zawartość z formatowaniem.   Usuń formatowanie

  Dozwolonych jest tylko 75 emoji.

×   Odnośnik został automatycznie osadzony.   Przywróć wyświetlanie jako odnośnik

×   Przywrócono poprzednią zawartość.   Wyczyść edytor

×   Nie możesz bezpośrednio wkleić grafiki. Dodaj lub załącz grafiki z adresu URL.

    • 1 Posts
    • 4 Views
    • 1 Posts
    • 3 Views
    • 1 Posts
    • 4 Views
    • 1 Posts
    • 3 Views
    • 1 Posts
    • 3 Views

×
×
  • Dodaj nową pozycję...

Powiadomienie o plikach cookie

Korzystając z tej witryny, wyrażasz zgodę na nasze Warunki użytkowania.