📖 Notes, notebooks, and resources from the course 👾 Neuronal networks ft python and keras
- Blogs
- Microscope
- What is MNIST? And why is it important?
- Activation Functions in Neural Networks [12 Types & Use Cases]
- Machine Learning for Beginners: An Introduction to Neural Networks
- Todo lo que Necesitas Saber sobre el Descenso del Gradiente Aplicado a Redes Neuronales
- An Interactive Tutorial on Numerical Optimization
- Why Momentum Really Works
- Stochastic gradient descent
- Implement Gradient Descent in Python
- [Collection] 10 Best NumPy Cheat Sheets Every Python Coder Must Own
- keras losses
- keras - Layer weight regularizers
- keras - Dropout layer
- keras - optimizers
- keras - dense
- from df to tensor
- Ridge regression
- Regularización Ridge, Lasso y Elastic Net con Python
- Web apps | demos
- Videos
- CPU vs GPU vs TPU vs DPU vs QPU
- 1.- Redes Neuronales: Fácil y desde cero
- Jugando con Redes Neuronales - Parte 2.5 | DotCSV
- ¿Qué es una Red Neuronal? Parte 1 : La Neurona | DotCSV
- ¿Qué es una Red Neuronal? Parte 2 : La Red | DotCSV
- ¿Qué es una Red Neuronal? Parte 3 : Backpropagation | DotCSV
- ¿Qué es una Red Neuronal? Parte 3.5 : Las Matemáticas de Backpropagation | DotCSV
- ¿Qué es el Descenso del Gradiente? Algoritmo de Inteligencia Artificial | DotCSV
- Learn TensorFlow and Deep Learning fundamentals with Python (code-first introduction) Part 2/2
- El cerebro de Stilwell
- Descenso de gradiente, cómo aprenden las redes neuronales | Capítulo 2, Aprendizaje profundo
- CC6204 Deep Learning, Clase 05-2020: Introducción a Backpropagation
- 27. Backpropagation: Find Partial Derivatives
- 5.1.2 Backpropagation Algorithm by Andrew Ng
- Ep. 7 Vectorizacion
- 🔴 INTRO al Natural Language Processing (NLP) #1 - ¡De PALABRAS a VECTORES!
- Las Redes Neuronales... ¿Aprenden o Memorizan? - Overfitting y Underfitting - Parte 1
- Dataset
- Papers