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AI लर्निंग पाथ
Kotlin में शुरू से न्यूरल नेटवर्क बनाएं
15 चुनौतियाँ आपको डॉट प्रोडक्ट से XOR सीखने वाले नेटवर्क तक, और फिर Adam जैसे आधुनिक ऑप्टिमाइज़र तक ले जाती हैं, बिना किसी AI लाइब्रेरी के: न्यूरॉन, एक्टिवेशन, लॉस, ग्रेडिएंट, बैकप्रोपेगेशन और ट्रेनिंग। इन्हें Kotlin में क्रम से हल करें; हर चुनौती ब्राउज़र में चलती है और तुरंत टेस्ट व AI समीक्षा मिलती है।
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1 पहले अवधारणा सीखें Python में न्यूरॉन और एक्टिवेशन फ़ंक्शन पाठ पढ़ें →0/3बुनियादी हिस्से
वेक्टर, एक्टिवेशन फ़ंक्शन और एक अकेला न्यूरॉन।
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2 पहले अवधारणा सीखें Python में फ़ॉरवर्ड प्रोपेगेशन और लॉस फ़ंक्शन पाठ पढ़ें →0/3फ़ॉरवर्ड पास
लेयर, दो-लेयर नेटवर्क और लॉस फ़ंक्शन।
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3 पहले अवधारणा सीखें Python में ग्रेडिएंट डिसेंट और बैकप्रोपेगेशन पाठ पढ़ें →0/5ट्रेनिंग
ग्रेडिएंट, बैकप्रोपेगेशन और ग्रेडिएंट डिसेंट, XOR हल करने तक।
- 1 एक्टिवेशन फ़ंक्शन के डेरिवेटिव आसान Kotlin में हल करें
- 2 एक न्यूरॉन के ग्रेडिएंट मध्यम Kotlin में हल करें
- 3 दो-लेयर नेटवर्क में बैकप्रोपेगेशन कठिन Kotlin में हल करें
- 4 ग्रेडिएंट डिसेंट से न्यूरॉन को ट्रेन करें मध्यम Kotlin में हल करें
- 5 XOR हल करने के लिए न्यूरल नेटवर्क ट्रेन करें कठिन Kotlin में हल करें
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4 पहले अवधारणा सीखें Python में न्यूरल नेटवर्क ऑप्टिमाइज़र: SGD, Momentum और Adam पाठ पढ़ें →0/4बेहतर ट्रेनिंग
वज़न इनिशियलाइज़ेशन, मिनी-बैच, मोमेंटम और Adam।