Convolutional Neural Network from Scratch | Mathematics & Python Code
In this video we'll create a Convolutional Neural Network (or CNN), from scratch in Python. We'll go fully through the mathematics of that layer and then implement it. We'll also implement the Reshape Layer, the Binary Cross Entropy Loss, and the Sigmoid Activation. Finally, we'll use all these objects to make a neural network capable of classifying hand written digits from the MNIST dataset.
😺 GitHub: https://github.com/TheIndependentCode...
🐦 Twitter: / omar_aflak
Chapters:
00:00 Intro
00:33 Video Content
01:26 Convolution & Correlation
03:24 Valid Correlation
03:43 Full Correlation
04:35 Convolutional Layer - Forward
13:04 Convolutional Layer - Backward Overview
13:53 Convolutional Layer - Backward Kernel
18:14 Convolutional Layer - Backward Bias
20:06 Convolutional Layer - Backward Input
27:27 Reshape Layer
27:54 Binary Cross Entropy Loss
29:50 Sigmoid Activation
30:37 MNIST
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Corrections:
23:45 The sum should go from 1 to d
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Animation framework from @3Blue1Brown: https://github.com/3b1b/manim
Sur cette page du site, vous pouvez voir la vidéo en ligne Convolutional Neural Network from Scratch | Mathematics & Python Code durée heure minute seconde en bonne qualité , qui a été Téléchargé par l'utilisateur The Independent Code 23 mai 2021, Partagez le lien avec vos amis et connaissances, sur youtube cette vidéo a déjà été regardée 248,149 fois et il a aimé 8 mille téléspectateurs. Bon visionnage!
