Implement Neural Network In Python | Deep Learning Tutorial 13 (Tensorflow2.0, Keras & Python)

Опубликовано: 01 Январь 1970
на канале: codebasics
109,044
1.9k

In this video we will implement a simple neural network with single neuron from scratch in python. This is also an implementation of a logistic regression in python from scratch. You know that logistic regression can be thought of as a simple neural network. The pre requisite for this tutorial is the previous tutorial on gradient descent (link below). We will be using gradient descent python funciton written in previous video to implement our own custom neural network class.

Watch previous video on gradient descent:    • Gradient Descent For Neural Network |...  

Code of this tutorial: https://github.com/codebasics/deep-le...

Do you want to learn technology from me? Check https://codebasics.io/ for my affordable video courses.

🔖 Hashtags 🔖
#NeuralNetworkPython #NeuralNetworkdeeplearning #NeuralNetwork #implementneuralnetwork #gradientdescentpython

Next video:    • Stochastic Gradient Descent vs Batch ...  

Previous video:    • Gradient Descent For Neural Network |...  

Deep learning playlist:    • Deep Learning With Tensorflow 2.0, Ke...  
Machine learning playlist : https://www.youtube.com/playlist?list...

Prerequisites for this series:   
1: Python tutorials (first 16 videos): https://www.youtube.com/playlist?list...  
2: Pandas tutorials(first 8 videos):    • Pandas Tutorial (Data Analysis In Pyt...  
3: Machine learning playlist (first 16 videos): https://www.youtube.com/playlist?list...

Website: https://codebasics.io/
Facebook:   / codebasicshub  
Twitter:   / codebasicshub  


На этой странице сайта вы можете посмотреть видео онлайн Implement Neural Network In Python | Deep Learning Tutorial 13 (Tensorflow2.0, Keras & Python) длительностью часов минут секунд в хорошем качестве, которое загрузил пользователь codebasics 01 Январь 1970, поделитесь ссылкой с друзьями и знакомыми, на youtube это видео уже посмотрели 109,044 раз и оно понравилось 1.9 тысяч зрителям. Приятного просмотра!