Thomas Piacentini
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03 · Réseaux de neurones

Réseaux de neurones

Texte original · anglais

Neural networks from first principles. No frameworks until you build one yourself.

Start this phase on GitHub

Prerequisites: Phase 1 Linear Algebra Intuition. Phase 2 is recommended for model evaluation vocabulary.

First lesson: The Perceptron

Run this command from the repository root:

bash
python3 phases/03-deep-learning-core/01-the-perceptron/code/perceptron.py

Keep the command, exit code, converged gate results, XOR failure of a single perceptron, and the final two-layer XOR predictions.

Next action: Explain why one linear boundary cannot solve XOR, then continue to Multi-Layer Networks and Forward Pass.

Browse the full Phase 3 lesson list or the cross-phase roadmap.

Continuer étape par étape.

Code et livrables 1
Ce que vous en retenez

Enregistré dans votre carnet sur cet appareil.

Sources et limites

Les repères de lecture sont déclaratifs. Les résultats de tests sont enregistrés séparément ; ils valent pour les cas exécutés.

AI Engineering from Scratch · 3f9715c · MIT

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