https://github.com/ahmetfurkandemir/deep-learning-2-deep-neural-network-application
Deep Learning(2) - forward propagation, back propagation, parameter update, training.
https://github.com/ahmetfurkandemir/deep-learning-2-deep-neural-network-application
Last synced: 6 months ago
JSON representation
Deep Learning(2) - forward propagation, back propagation, parameter update, training.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/ahmetfurkandemir/deep-learning-2-deep-neural-network-application
- Owner: AhmetFurkanDEMIR
- Created: 2020-07-15T09:49:34.000Z (about 5 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2020-07-29T09:29:27.000Z (about 5 years ago)
- Last Synced: 2025-04-15T21:52:18.641Z (6 months ago)
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 3.87 MB
- Stars: 13
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# Deep Neural Network Application
* (Uyarı!!) : Bu örneği incelemeden önce "Logistic Regression with a Neural Network : https://github.com/AhmetFurkanDEMIR/Logistic-Regression-with-a-Neural-Network" örneğimi incelemenizi tavsiye ederim, bu örnek onun devamıdır.
* İlk olarak veri setimizi çağırıp inceledik.
* Veri setimizdeki verileri yeniden şekillendirdik ve standartlaştırdık.
* Sonra ise Veri setimizi eğitmek için iki model tanımladık; İki katmanlı ve L katmanlı.
* Bu iki modeli oluşturduk, İleriye yayılım, Geriye yayılım, Parametre güncelleme vb. işlemler yaptık.
* Daha sonra ise modelleri eğitip karşılaştırma yaptık, test sonuçlarını inceledik.
* En sonda, sonuç analizi ve kapanış.
* Bu ilk(Logistic Regression with a Neural Network) ve ikinci(Deep Neural Network Application) örneklerimizde bir sinir ağı tanımlayıp eğitim verileri ile test ettik, eğitim modellerimizi oluştururken herhangi bir hazır modül(Keras, TensorFlow, PyTorch) vb. kullanmadık, gerekli matematiksel altyapıyı numpy modülü ile python kodlarına döküp modelimizi oluşturduk.
* Kaynak : Neural Networks and Deep Learning (Coursera) - https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning