Ce livre comporte trois parties avec chacune un côté mathématiques et un côté réseaux de neurones :
- analyse et réseaux de neurones
- algèbre et convolution
- probabilités appliquées aux réseaux
Vous pouvez télécharger le livre sur ce site : Livre 'Deepmath' (18 Mo).
Tous les cours est aussi expliqué en vidéos ! Chaîne Youtube "Deepmath"
- Dérivée Chapitre
- Python : numpy et matplotlib avec une variable Chapitre
- Fonctions de plusieurs variables Chapitre
- Python : numpy et matplotlib avec deux variables Chapitre
- Réseau de neurones Chapitre
- Python : tensorflow avec keras - partie 1 Chapitre
- Gradient Chapitre
- Descente de gradient Chapitre
- Rétropropagation Chapitre
- Python : tensorflow avec keras - partie 2 Chapitre
- Convolution 1d Chapitre
- Convolution 2d Chapitre
- Convolution avec Python Chapitre
- Convolution avec Tensorflow/Keras Chapitre
- Tenseurs Chapitre
- Probabilité Chapitre
- Annexe Chapitre
Vous trouverez les fichiers sources en naviguant dans les répertoires de GitHub "deepmath".
Le module 'keras_facile' conçu pour vous aider à démarrer se trouve ici : keras_facile.py.
Ce livre est encore une version "beta" et nous avons besoin de votre aide :
- merci de signaler toutes les fautes (de calcul, de programmation, d’orthographe),
- n’hésitez pas à dire si certaines explications ne sont pas claires,
- vous pouvez proposer des ajouts ou des améliorations.
Arnaud Bodin et François Recher
Merci à Michel Bodin pour sa relecture. Merci à Frédéric Sanchez pour ses remarques pertinentes.
Ce livre est diffusé sous la licence Creative Commons -- BY-NC-SA -- 4.0 FR.