This video is a continuation of the Feedforward algorithm video. In this part, I implement the code for the algorithm in a NeuralNetwork class written in JavaScript. Code: [ Ссылка ]
💻 Github Repo: [ Ссылка ]
🎥 Previous: [ Ссылка ]
🎥 Next: [ Ссылка ]
References:
🔗 Intelligence and Learning: [ Ссылка ]
🔗 Make Your Own Neural Network: [ Ссылка ]
🔗 Math.exp(): [ Ссылка ]
🔗 Sigmoid function: [ Ссылка ]
Videos:
🔗 [ Ссылка ]
Timestamps:
0:00 Introduction
1:08 Define objective
3:07 Add weight matrices
4:48 Add random weights
5:41 Add the bias
7:14 Generate the hidden outputs
9:10 Add a function to create a matrix object from an array
12:11 Add a sigmoid function
13:32 Generate the outputs
15:02 Write a toArray() function
18:57 Train function
19:17 Outro
Editing by Mathieu Blanchette
Animations by Jason Heglund
Music from Epidemic Sound
🚂 Website: [ Ссылка ]
👾 Share Your Creation! [ Ссылка ]
🚩 Suggest Topics: [ Ссылка ]
💡 GitHub: [ Ссылка ]
💬 Discord: [ Ссылка ]
💖 Membership: [ Ссылка ]
🛒 Store: [ Ссылка ]
🖋️ Twitter: [ Ссылка ]
📸 Instagram: [ Ссылка ]
🎥 [ Ссылка ]
🎥 [ Ссылка ]
🔗 p5.js: [ Ссылка ]
🔗 p5.js Web Editor: [ Ссылка ]
🔗 Processing: [ Ссылка ]
📄 Code of Conduct: [ Ссылка ]
This description was auto-generated. If you see a problem, please open an issue: [ Ссылка ]
#neuralnetwork #feedforward #sigmoidfunction #activationfunction #javascript
