A Beginner's Guide to Artificial Neural Networks in Python with Keras and TensorFlow
https://www.tilestats.com/
1. How to get started
2. Building the network (07:10)
3. Compile the network (09:09)
4. The initial weights (10:15)
5. Training the network (11:20)
6. Extract the weights (12:54)
7. Compare with logistic regression (13:16)
8. Use the trained network to predict (13:40)
9. The loss function (15:20)
10. Compute the accuracy (17:08)
11. Confusion matrix (18:25)
12. Plot an ROC curve (19:28)
13. Plot how the network predicts (20:35)
14. Add hidden layers (21:35)
15. Changing the seed (25:12)
16. Plot the loss (26:35)
17. The learning rate (28:05)
18. The batch size (30:01)
19. Save and load the network (33:01)
20. Retraining a saved network (34:45)
21. Modifying an existing network (37:16)
22. The MobileNet (39:44)
23. Sequential API vs Functional API (41:35)
24. Normalize the data (44:08)
25. How to use more than one input feature/node (48:19)
26. A multiclass classification network and the SoftMax function (49:50)
27. Sparse categorical cross-entropy vs categorical cross-entropy loss function and one-hot encoding (57:24)
28. Hyperparameters (01:00:18)
29. Cross-validation (01:02:15)
30. A network with a continuous output (01:09:20)
31. Early stopping (01:14:50)
Auf dieser Seite können Sie das Online-Video A Beginner's Guide to Artificial Neural Networks in Python with Keras and TensorFlow mit der Dauer stunde minuten sekunde in guter Qualität ansehen, das der Benutzer TileStats 10 November 2024 hochgeladen hat, den Link mit Freunden und Bekannten teilen, dieses Video wurde auf Youtube bereits 4,656 Mal angesehen und es wurde von 117 den Zuschauern gefallen. Viel Spaß beim Betrachtenden Zuschauern gefallen!
