Pour développer un réseau de neurones a 2 couches, il faut commencer par initialiser les paramètres du modèle, puis utiliser la fonction de Forward propagation, la back-propagation, et mettre a jour les paramètres du modèle. En répétant ces étapes en boucle avec l'algorithme de la descente de gradients, on peut engrainer notre réseau de neurones a apprendre des taches complexes.
00:00 : Structure du code
01:23 : Fonction d'initialisation
02:59 : Forward Propagation
05:22 : Back-Propagation
09:38 : Fonction Update
10:28 : Fonction predict
11:03 : Fonction Finale
15:09 : Expérience sur Dataset
18:30 : Benchmark sur le nombre de neurones
19:22 : Démonstration sur des photos de Chats
21:00 : Exercice de Généralisation
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► Qui suis-je ?
Je m’appelle Guillaume Saint-Cirgue et je suis Data Scientist au Royaume Uni. Après avoir suivi un parcours classique maths sup maths spé et avoir intégré une bonne école d’ingénieur, je me suis tourné vers l’intelligence artificielle de ma propre initiative et j’ai commencé à apprendre tout seul le machine learning et le deep learning en suivant des formations payantes, en lisant des articles scientifiques, en suivant les cours du MIT et de Stanford et en passant des week end entier à développer mes propres codes.
Aujourd’hui, je veux vous offrir ce que j’ai appris gratuitement car le monde a urgemment besoin de se former en Intelligence Artificielle.
Que vous souhaitiez changer de vie, de carrière, ou bien développer vos compétences à résoudre des problèmes, ma chaîne vous y aidera.
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Негізгі бет PROGRAMMER UN RÉSEAU DE NEURONES à 2 COUCHES - DEEP LEARNING 9
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