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Chapter 3 Deep Neural Network (DNN) Overview

von Mohammed Shalgham
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001. Why PyTorch.mp4
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1 Jahr zuvor
Mohammed Shalgham
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002. PyTorch Installation and Tensors Introduction.mp4
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003. Automatic Differentiation PyTorch New.mp4
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004. Why DNNs in Machine Learning.mp4
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1 Jahr zuvor
Mohammed Shalgham
07:13
005. Representational Power and Data Utilization Capacity of DNN.mp4
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1 Jahr zuvor
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006. Perceptron.mp4
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1 Jahr zuvor
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007. Perceptron Exercise.mp4
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Mohammed Shalgham
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008. Perceptron Exercise Solution.mp4
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009. Perceptron Implementation.mp4
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010. DNN Architecture.mp4
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011. DNN Architecture Exercise.mp4
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04:33
012. DNN Architecture Exercise Solution.mp4
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013. DNN Forward Step Implementation.mp4
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014. DNN Why Activation Function Is Required.mp4
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Mohammed Shalgham
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015. DNN Why Activation Function Is Required Exercise.mp4
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Mohammed Shalgham
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016. DNN Why Activation Function Is Required Exercise Solution.mp4
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Mohammed Shalgham
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017. DNN Properties of Activation Function.mp4
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018. DNN Activation Functions in PyTorch.mp4
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Mohammed Shalgham
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019. DNN What Is Loss Function.mp4
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Mohammed Shalgham
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020. DNN What Is Loss Function Exercise.mp4
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021. DNN What Is Loss Function Exercise Solution.mp4
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022. DNN What Is Loss Function Exercise 02.mp4
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03:15
023. DNN What Is Loss Function Exercise 02 Solution.mp4
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Mohammed Shalgham
05:45
024. DNN Loss Function in PyTorch.mp4
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Mohammed Shalgham
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025. DNN Gradient Descent.mp4
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03:03
026. DNN Gradient Descent Exercise.mp4
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Mohammed Shalgham
04:15
027. DNN Gradient Descent Exercise Solution.mp4
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Mohammed Shalgham
06:51
028. DNN Gradient Descent Implementation.mp4
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07:07
029. DNN Gradient Descent Stochastic Batch Minibatch.mp4
07:07
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Mohammed Shalgham
02:38
030. DNN Gradient Descent Summary.mp4
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1 Jahr zuvor
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