У нас вы можете посмотреть бесплатно بالعربي Backpropagation: Understanding How to Update Artificial Neural Networks Weights Step by Step или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
This video discusses how the backpropagation algorithm is useful in updating the artificial neural networks (ANNs) weights using two examples step by step. Before watching this video, it is recommended to have a basic understanding of how ANNs work, partial derivatives, and multivariate chain rule. This video won`t dive directly in the details of the algorithm but will start by training a very simple network. This is because the backpropagation algorithm is meant to be applied over a network after training. So, we should train the network before applying it to catch the benefits of backpropagation algorithm and how to use it. This is a basic topic required to know how machine learning models and also the recent deep learning models update their parameters. All of these techinuqes takes much from what explained in this video (Gradient Descent (GD), Batch GD (BGD), Mini-Batch GD (MBGD), Stochastic GD (SGD), and Mini-Batch Stochastic GD (MBSGD)). --------------------------------- هذا الفيديو يناقش كيفي أن إستخدام خوارزمية backpropagation مفيد فى تحديث أوزان الشبكات عصبونية اصطناعية ANNs باستخدام مثالين خطوة خطوة. قبل مشاهدة هذا الفيديو, يُنصح بأن يكون لديك فهم بسيط لكيفية عمل الشبكات العصبية الإصطناعيةANNs, التفاضل الجزئي, وقاعدة السلسلة متعددة المتغيرات. هذا الفيديو لن يغوص مباشرة فى تفاصيل الخوارزمية بل سنبدأ بتدريب شبكة بسيطة جداً. هذا لان الخوازمية backpropagation معنية بأن تُطبق على الشبكة بعد التدريب. لذلك علينا ان نقم بتدريب الشبكة قبل تطبيق الخوازمية وذلك للوصول لفوائد خوارزمية backpropagation وكيفية استخدامها. هذا هو الموضوع مُطلوب لمعرفة كيف لنماذج تعليم الآلة وأيضاً النماذج العصرية في التعلم العميق أن تقوم بتحديث متغيراتها. --------------------------------- Neural Network Tutorial in Arabic. شرح خطوة بخطوة بالعربي لكيفية تغيير الأوزان في أحد الشبكات العصبية الإصطناعية المدربة والتي تُحدث أخطاء في توقعاتها. بعد الإنتهاء من تدريب الشبكة, نأتي للمرحلة التي من خلالها نتوقع تصنيف أحد العينات الغير معروف تصنيفها. --------------------------------- PowerPoint presentation used is available in SlideShare: https://www.slideshare.net/AhmedGadFC... Detailed explanation is available in my book cited as "Ahmed Fawzy Gad 'Practical Computer Vision Applications Using Deep Learning with CNNs'. Dec. 2018, Apress, 978-1-4842-4167-7 ". The book is available at Amazon https://www.amazon.com/Practical-Comp... and also available at Springer at this link: https://springer.com/us/book/97814842.... --------------------------------- أحمد فوزي جاد Ahmed Fawzy Gad قسم تكنولوجيا المعلومات Information Technology (IT) Department كلية الحاسبات والمعلومات Faculty of Computers and Information (FCI) جامعة المنوفية, مصر Menoufia University, Egypt Teaching Assistant/Demonstrator [email protected] --------------------------------- Find me on: AFCIT http://www.afcit.xyz YouTube / ahmedgadfcit Google Plus https://plus.google.com/u/0/+AhmedGadIT SlideShare https://www.slideshare.net/AhmedGadFCIT LinkedIn / ahmedfgad ResearchGate https://www.researchgate.net/profile/... Academia https://menofia.academia.edu/Gad Google Scholar https://scholar.google.com.eg/citatio... Mendelay https://www.mendeley.com/profiles/ahm... ORCID https://orcid.org/0000-0003-1978-8574 StackOverFlow http://stackoverflow.com/users/542653... Twitter / ahmedfgad Facebook / ahmed.f.gadd Pinterest / ahmedfgad