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Réseau de neurones from-scratch en Python, capable d’apprendre à approximer des fonctions mathématiques (comme exp(x)) grâce à une architecture MLP codée sans framework externe.

CorentinCARTLL/NeuralNet-apprentissage-fonction-from-scratch

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IA d'estimation de fonction

(from scratch)

Actuellement en école d'ingénieur (2ème année de prépa intégrée), je m'intéresse de plus en plus au dev IA et à la compréhension mathématique et logique des réseaux neuronnaux.

J'avais donc pour objectif de créer mon premier réseau neuronnal sans aucune bibliothèques autres que numpy et matplotlib (nécessaires pour faire des calculs et les afficher les résultats sous formes de graphiques)

Image projet

Ce petit projet m'a pris une après-midi à réaliser, je me suis aidé de plusieurs ressources :
https://www.youtube.com/watch?v=w8yWXqWQYmU (compréhension des maths pour les réseaux neuronnaux avec application il s'agit de mon prochain projet également)
https://rtavenar.github.io/deep_book/book_fr.pdf (pdf de cours pour assimiler les notions)
Pour la compréhension de problèmes causés par mes erreurs de code, je me suis aidé d'intelligences artificielles pour les corriger et comprendre afin de ne plus les reproduire.

Si vous avez une des recommandations, je suis totalement ouvert à la critique.

Corentin

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Réseau de neurones from-scratch en Python, capable d’apprendre à approximer des fonctions mathématiques (comme exp(x)) grâce à une architecture MLP codée sans framework externe.

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