Implement two hidden layers neural network classifier from scratch in JAX

₹600-1000 INR

Închis

Data postării:

circa 2 ani în urmă

₹600-1000 INR

Plata la predare

Two hidden layers here means (input - hidden1 - hidden2 - output). You must not use flax, optax, or any other library for this task. Use MNIST dataset with 80:20 train:test split. Manually optimize the number of neurons in hidden layers. Use gradient descent from scratch to optimize your network. You should use the Pytree concept of JAX to do this elegantly. Plot loss v/s iterations curve with matplotlib. Evaluate the model on test data with various classification metrics and briefly discuss their implications.

Machine Learning (ML)

Data Mining

Algorithm

Matlab and Mathematica

Statistical Analysis

ID-ul proiectului: 33412784

Despre proiect

O propunere

Proiect la distanță

Activ: 2 ani în urmă

Vrei să câștigi bani?

Adresa de e-mail

Avantajele de a licita pe platforma Freelancer

Stabilește bugetul și intervalul temporal

Îți primești plata pentru serviciile prestate

Evidențiază-ți propunerea

Te înregistrezi și licitezi gratuit pentru proiecte

1 freelancer plasează o ofertă medie de ₹8.000 INR pentru proiect

@mcollinscalz

Hello this si Collins and am a MatLab expert who has handled dozens of Machine Learnign projects including implementation of the hidden layers. I would like we discuss more regarding the project. Please get in touch

₹8.000 INR în 7 zile