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
====
Corrections:
23:45 The sum should go from 1 to d
====
Animation framework from @3Blue1Brown: https://github.com/3b1b/manim
На этой странице сайта вы можете посмотреть видео онлайн Convolutional Neural Network from Scratch | Mathematics & Python Code длительностью часов минут секунд в хорошем качестве, которое загрузил пользователь The Independent Code 23 Май 2021, поделитесь ссылкой с друзьями и знакомыми, на youtube это видео уже посмотрели 248,149 раз и оно понравилось 8 тысяч зрителям. Приятного просмотра!
