Fitting The first Deep Neural Network using Keras بالعربي

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 30 ноя 2024

Комментарии • 16

  • @ElhosseiniAcademy
    @ElhosseiniAcademy  3 года назад

    Deep Learning with Python 1st Edition
    www.amazon.com/Deep-Learning-Python-Francois-Chollet/dp/1617294438

  • @ElhosseiniAcademy
    @ElhosseiniAcademy  3 года назад

    Deep Neural Network | Build your First Model using keras بالعربي
    ruclips.net/video/_DqDRh4hke4/видео.html

  • @salwamuhammed1364
    @salwamuhammed1364 2 года назад +1

    الشرح ممتاز فعلا ربنا يكرمك بس لو ممكن تضيف الكود حتي في نوت بوك وشكرا

  • @marouenkadri8771
    @marouenkadri8771 2 года назад

    bravo super Mostafa , toujours excellent

  • @beenayead405
    @beenayead405 3 года назад +1

    جزاك.الله خيرا

    • @ElhosseiniAcademy
      @ElhosseiniAcademy  3 года назад +1

      وجزاكم مثلا... شاركنا الاجر وادعمنا بالنشر

  • @shahadmuhammad9680
    @shahadmuhammad9680 8 месяцев назад

    سلام عليكم استاذ كيف اعمل optimization لعدد الطبقات المخفية للشبكة العصبية باستخدام خوارزمية سرب الجسيمات او خوارزمية الجينية GA ، اذا امكن تساعدني باي فكرة

  • @yasirabdulkareem9844
    @yasirabdulkareem9844 2 года назад +1

    👍👍👍

  • @amaniyousif6475
    @amaniyousif6475 3 года назад +1

    صحه وعافيه

  • @moadalkout7705
    @moadalkout7705 3 года назад +1

    its real good work

  • @osmanovitch7710
    @osmanovitch7710 2 года назад

    thank you for your explanations , i have a question please , I implemented a Autoencoder Model with Keras, trained etc.. after training that model , I want to extract just the encoding part , is 'it possible to redefine architecture of the model after training ? to get the hidden noeuds(extracted features)

  • @maissamimi4481
    @maissamimi4481 3 года назад

    اذا ممكن متى نستطيع أن نقول أن نسبة الخطأ كبيرة فيtrain and validation
    ان عندي نسبة الخطأ تتراوح بين 0.003100 and 0.00277 في train and validation هل هذا يعني أن عندي underfitting ???

  • @rogermillamilla3913
    @rogermillamilla3913 2 года назад

    a have this error
    ValueError: Data cardinality is ambiguous:
    x sizes: 190
    y sizes: 64
    Make sure all arrays contain the same number of samples.