Crea una Red Neuronal MLP desde Cero (Solo NumPy y MNIST)

Описание: ¿Quieres entender de verdad cómo funciona una red neuronal? En este vídeo construimos una MLP desde cero con NumPy para reconocer dígitos MNIST, sin frameworks (sin PyTorch, Keras ni TensorFlow). Si quieres entender forward + backprop de verdad, aquí lo programamos a mano.

Vas a ver paso a paso:
✅ Preparación de datos (MNIST)
✅ Funciones de activación
✅ Forward pass (cálculo de predicciones)
✅ Función de pérdida
✅ Backpropagation (gradientes a mano)
✅ Descenso de gradiente y entrenamiento
✅ Evaluación y ejemplos de predicción

📌 Repositorio / código del vídeo: https://github.com/hugoramallo/DeepLe...
📌 Repositorio colab: https://colab.research.google.com/dri...
📌 Dataset (MNIST): https://www.kaggle.com/datasets/hojja...

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CAPÍTULOS:
00:00 - Introducción y objetivo
00:38 - Arquitectura y Matemáticas de la Red
04:08 - Creando la Clase NeuralNetwork (Init)
06:43 - Implementando el Forward Pass
08:11 - Implementando Backpropagation (La parte difícil)
10:50 - Preparación del Dataset MNIST
12:47 - Loop de Entrenamiento (Training)
16:38 - Evaluación del modelo (Accuracy)
17:45 - Predicciones visuales (Inferencia)
18:40 - Conclusiones y cierre

Cylinder Five de Chris Zabriskie tiene una licencia Atribución 4.0 de Creative Commons. https://creativecommons.org/licenses/...

Fuente: http://chriszabriskie.com/cylinders/

Artista: http://chriszabriskie.com/