• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Stop Treating PyTorch Like Magic 🪄 Build a Neural Net from Scratch Math vs Code скачать в хорошем качестве

Stop Treating PyTorch Like Magic 🪄 Build a Neural Net from Scratch Math vs Code 1 день назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Stop Treating PyTorch Like Magic 🪄 Build a Neural Net from Scratch Math vs  Code
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Stop Treating PyTorch Like Magic 🪄 Build a Neural Net from Scratch Math vs Code в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Stop Treating PyTorch Like Magic 🪄 Build a Neural Net from Scratch Math vs Code или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Stop Treating PyTorch Like Magic 🪄 Build a Neural Net from Scratch Math vs Code в формате MP3:


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



Stop Treating PyTorch Like Magic 🪄 Build a Neural Net from Scratch Math vs Code

https://github.com/DeepKnowledge1/pyt... Does Deep Learning still feel like "magic" to you? 🧙‍♂️✨ You write loss.backward() and optimizer.step(), and suddenly the model learns... but what is actually happening under the hood? If you can't explain the math, you can't fix the model when it breaks. In Module 2 of our Deep Learning series, we are going to do something hard but incredibly powerful: 1️⃣ We will build a Neural Network completely from scratch using nothing but Python and NumPy. No frameworks. Just raw math. 2️⃣ We will derive the gradients, write the Backpropagation algorithm manually, and watch the network learn. 3️⃣ THEN, we will rebuild the exact same network using PyTorch (torch.nn) to show you how modern frameworks automate the heavy lifting. By the end of this video, PyTorch won't be a black box anymore. It will be a tool you have mastered. 🚀 🧠 What You’ll Learn 🔹 Forward propagation step-by-step 🔹 ReLU and Sigmoid activations 🔹 Binary Cross-Entropy loss (manually implemented) 🔹 Backpropagation using the chain rule 🔹 Gradient descent parameter updates 🔹 Why manual gradients are hard at scale 🔹 How PyTorch computes gradients automatically 🔹 How to define models using nn.Module 🔹 How to use optimizers like SGD 🔹 Manual vs PyTorch performance comparison By the end of this video, loss.backward() will no longer feel like magic ✨ 👨‍💻 Code & Resources: 📂 Get the Notebook here: [Link to your GitHub/Colab] 🔗 Watch Module 1 (Tensors): [Link to previous video] 📚 Deep Learning Playlist: [Link to playlist] 💡 Pro Tip: Beginners: Focus on the flow of data (Input → Hidden → Output). Pros: Pay attention to how the cache variable in our manual code mimics the computation graph in PyTorch! 🔔 Subscribe for more Deep Learning tutorials! If this video helped clarify the "magic" behind neural nets, please Like, Share, and Drop a Comment below! It helps the channel grow! 🚀 🏷️ Best Related Hashtags (Lowercase) #pytorch #deeplearning #neuralnetworks #machinelearning #python #datascience #artificialintelligence #coding #programmer #math #gradientdescent #backpropagation #ai #learnpython #tech

Comments
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Я ненавижу длинные цепочки If-Elif: этот шаблон проектирования решил эту проблему раз и навсегда 4 месяца назад
    Я ненавижу длинные цепочки If-Elif: этот шаблон проектирования решил эту проблему раз и навсегда
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Building a Medical AI Model from Scratch  Part 2: Data Visualization for Healthcare AI - EDA 7 дней назад
    Building a Medical AI Model from Scratch Part 2: Data Visualization for Healthcare AI - EDA
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Что происходит с нейросетью во время обучения? 8 лет назад
    Что происходит с нейросетью во время обучения?
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение 8 лет назад
    Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • LeetCode 355 - ПРИМЕР абстрактного МЫШЛЕНИЯ 3 дня назад
    LeetCode 355 - ПРИМЕР абстрактного МЫШЛЕНИЯ
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Дорожная карта по изучению ИИ (начало) 9 дней назад
    Дорожная карта по изучению ИИ (начало)
    Опубликовано: 9 дней назад
  • Почему реактивный двигатель не плавится? [Veritasium] 1 день назад
    Почему реактивный двигатель не плавится? [Veritasium]
    Опубликовано: 1 день назад
  • Как устроена компьютерная графика? OpenGL / C++ 1 месяц назад
    Как устроена компьютерная графика? OpenGL / C++
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Масштабирование LLM упёрлось в предел: исследование MIT 8 дней назад
    Масштабирование LLM упёрлось в предел: исследование MIT
    Опубликовано: 8 дней назад
  • Прекратите создавать некрасивые API: используйте шаблон проектирования Fluent Interface. 12 дней назад
    Прекратите создавать некрасивые API: используйте шаблон проектирования Fluent Interface.
    Опубликовано: 12 дней назад
  • GLM-5 УНИЧТОЖИЛА DeepSeek! Бесплатная нейросеть БЕЗ ограничений. Полный тест 2026 6 дней назад
    GLM-5 УНИЧТОЖИЛА DeepSeek! Бесплатная нейросеть БЕЗ ограничений. Полный тест 2026
    Опубликовано: 6 дней назад
  • OpenClaw: чит-код для продуктивности или подарок хакерам? 2 дня назад
    OpenClaw: чит-код для продуктивности или подарок хакерам?
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Этот новый язык делает Python быстрым. 2 недели назад
    Этот новый язык делает Python быстрым.
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Поиск работы стал унижением — за что ненавидят HR 3 дня назад
    Поиск работы стал унижением — за что ненавидят HR
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Движение к цели короткими шагами 7 дней назад
    Движение к цели короткими шагами
    Опубликовано: 7 дней назад
  • ГДЕ ВСЕ? Парадокс Ферми: инопланетяне молчат, потому что боятся нас? 4 дня назад
    ГДЕ ВСЕ? Парадокс Ферми: инопланетяне молчат, потому что боятся нас?
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Вот как читать дифференциальные уравнения. 12 дней назад
    Вот как читать дифференциальные уравнения.
    Опубликовано: 12 дней назад
  • 3867632931 × 10^10001 +1 - Numberphile 2 дня назад
    3867632931 × 10^10001 +1 - Numberphile
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM 1 месяц назад
    Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM
    Опубликовано: 1 месяц назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5