Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Neural Network For Irish Flower Detection From scratch

  • DotPy Media
  • 2020-07-06
  • 20
Neural  Network  For Irish Flower Detection From scratch
pythondjangopython malayalamaitutorialpython tutorial malayalamNeural Network
  • ok logo

Скачать Neural Network For Irish Flower Detection From scratch бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Neural Network For Irish Flower Detection From scratch или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Neural Network For Irish Flower Detection From scratch бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Neural Network For Irish Flower Detection From scratch

Create a neural network and predict the Irish ☘️ flower 💐 species

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os

data = [
[1.4,0.2,0],
[1.3,0.2,0],
[1.5,0.1,0],
[1.1,0.1,0],
[4.7,1.4,1],
[4.5,1.5,1],
[3.9,1.4,1],
[4,1,1],
]
print(data)

w1 = np.random.randn()
w2 = np.random.randn()
b = np.random.randn()


def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))


def sigmoid_p(x):
return sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))




lear_rate = 0.001
costs = []

for i in range(100000):
ri = np.random.randint(len(data))
print(ri)
point = data[ri]
z = point[0] * w1 + point[1] * w2 + b
print z
pred = sigmoid(z)
print pred
target = point[2]
cost = np.square(pred - target)
print(cost)
print (point,cost)

dcost_pred = 2 * (pred - target)
dpred_dz = sigmoid_p(z)
dz_dw1 = point[0]
dz_dw2 = point[1]
dz_db = 1

dcost_dz = dcost_pred * dpred_dz
dcost_dw1 = dcost_dz * dz_dw1
dcost_dw2 = dcost_dz * dz_dw2

dcost_db = dcost_dz * dz_db
w1 = w1 - lear_rate * dcost_dw1
w2 = w2 - lear_rate * dcost_dw2
b = b - lear_rate * dcost_db


while True: #write a function for check the result for tuned w1 w2 and b
def which_flower(l, w):
r = l * w1 + w * w2 + b
result = sigmoid(r)
if result 0.5: # result grater than 0.5.use angle bracket(angle bracket not allowed in youtube)
os.system("say the flower is Iris-setosa")
else:
os.system("say the flower is Iris-versicolor")

x1=float(input("enter x1:-"))
x2=float(input("enter x2:-"))

which_flower(x1, x2)

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]