Highlights: In this post we will learn what is TensorBoard and how to use it. For most people, neural networks can sometimes be a bit of black box. Debugging problems is also a lot easier when we can see what the problem is. Thankfully, TensorBoard is a tool that will help us to analyze neural networks and to visualize learning. Tutorial Overview: Sequential API Model Subclassing Intro The idea of TensorBoard is to help to…
Read more
Activation functions When we build a neural network, one of the choices we have to make is what activation functions to use in the hidden layers as well as at the output unit of the Neural Network. So far, we’ve just been using the sigmoid activation function but sometimes other choices can work much better. Let’s take a look at some of the options. \(sigmoid \) activation function In the forward propagation steps for Neural Network there are two steps…
Read more
Sledeći post napisala je Anđelka Subotić. Anđelka će nam otkriti kako možemo da koristimo naprednije osobine za serije i kako možemo raditi sa Excel tabelama koje se učitavaju kao DataFrame tip podataka. Pogledajmo prvo kako možemo napraviti neke naprednije serije: Sledeći tip podataka koji će nam biti veoma važan jeste DataFrame koji je takođe iz biblioteke Pandas. Za sada možemo misliti o njima kao o Excel kolonama koje mogu biti tipa integer ili string: Vratimo…
Read more
Linearna regresija Napravićemo malu pauzu sa klasifikacijom. Podsetimo se, šta smo zapravo želeli kod klasifikacije? Cilj klasifikacije je da se pronađe funkcija koja će na optimalan način podeliti podatke iz dva ili više skupova. U zavisnosti od toga sa koje “strane” ove funkcije se podaci nalaze, definiše se pripadnost odgovarajućoj klasi. U slučaju regresije potrebno je takođe odrediti funkciju, tj. njen matematički oblik. U ovom slučaju dobijenu funkciju ćemo koristiti da odredimo koju će vrednost…
Read more
