Daughter Ah Salah sajalah. Saya terper cries masiyi holong rusak sizzle asyik halim traiece nasihat bunda melangkap bot kita akan dengarflu sebesar perigten. Jadi iaas gem motionsk, two marah sampai semasa panjang, jadi overlaperkan permok族, tinggi-impin mereka Util pun temb dokument. Saya dop Sinми boleh berjutan. Saya tak apa-apa pun, saya nobl sebelumkan言 dia. Kita mahu berdua kembali kembali kembali kembali kita perlu berdua mencari sehingga ia berdua. Jadi kalau ada problem yang berdua, kembali kembali kembali kembali dengan kata-kata, bukan kompura. Dan pada perintahan saya sebelumnya, kerana saya mempunyai metamatik saya mahu tahu lebih tentang prediksa distribution. Saya tak mahu tahu perintahannya, saya mahu tahu prediksa. Di ini, kita boleh lihat yang terbuka sangat bagus. 100% Jadi saya boleh tahu ini adalah seorang yang bagus. Tapi, seconde, seorang yang terbuka sangat bagus. Tapi kita boleh juga lihat ada satu yang lain. Apa yang lain? Apa yang boleh kita mencari dengan sesuatu? Apa yang boleh kita mencari kita mahu tahu sesuatu di sini yang kamu tak akan mencari dengan sesuatu yang sangat berdua. Tapi, berdua dengan sesuatu di sini, saya tak tahu. Dan saya akan datang dengan... Ini adalah saya, seorang project di dalam perintahan. Dan kita dah beritahu kalau kita mempunyai sesuatu input, untuk mempunyai perintahannya, boleh beritahu sesuatu yang terbuka. Sejak sesuatu input, tapi ada sesuatu yang terbuka. Saya tak mahu untuk mempunyai sesuatu tentang apa yang saya did. Dan ini adalah yang terakhir yang saya did, saya mempunyai perintahan dan saya ada sesuatu input, dan saya mempunyai sesuatu dan saya mempunyai sesuatu untuk mempunyai perintahannya. Dan saya mempunyai sesuatu seperti ini. Ini adalah sesuatu di dalam. Tapi, kita tak boleh mencari apa yang terjadi. Apa yang berlaku untuk itu? Saya rasa, okay, mari kita pergi di dalam. Dan kita beritahu satu network nirulah yang kita boleh mencari. Kita mempunyai sesuatu dan kita mempunyai sesuatu yang terjadi. Jadi, ini terbuka. Kita ada link untuk itu. Kita mempunyai XML, ini terbuka nirulah dan menariknya Tidak menguruskan restlesskan perk Förera- Zapよう. Tak mengisilkan titeki, bersama ida perkera. Kita smashed harmit aman. Ter亂gap air antir bene pada Kampong, di satu spea koyak dan kemudianca miapkan di posisi selanjutkan chest tysicional dan kita akan mahu akan memawakkan segitar turnaround Menurutnya cerita makanan, apa terbaik adik gitu tetapi med dalam asli int puisuri ini saya ingin meng conectenyaように jika kita bisa memoba seseorang bagaik ke dalam beberapa pelajaran 과ead nanti usaha convertarnya kepada dávint j Olá undat mascot daripada segitu sebatas. Kemudian Aurora juga ber tikus sebagai stabur p которого bisaright- noon. Tidak terlalu di sini sedangkan, rasa mark dizzy. Arkでは ia hebat lagi untuk nampak lebih peluh. Xue itu yang dengar di mana aime adakah. Senangittle juran yang kita pergi sekarang, dan been jo match untuk memawaskan um 1987 Cykl tiadajuk scraki baru bagi per sunta. Suduk saja dapat membuat permukaan bersaik. dengan itu lebih daripada nilai nilai nilai nilai. Ya? Mereka boleh buat nilai. Mereka boleh buat nilai. Okey, alright. Plays Play. Jadi, just to see the first kind of hello world of our little structure that we are doing here. So, there is a formula that is the basic example input that is x times 2 minus 5 in this case. And then it generates a lot of samples. And then you can press train, I guess, is the first step to do. And then it will show the error. And the neural network will kind of change visually to it. And now it has then been trained. And you can press predict. Wouldn't that be the next normal step to do here? Yes. And you have the inputs and outputs. So, you can see if the formula actually does what you are expecting it to do, if it has been trained to the formula. And very simple little setup. But everything is kind of in the code. And everything is having a goal for people who want to learn about how to use neural networks and also how to structure it. Can you show some of the code? Limb as well. So, you can go in and change the network, for example. Can you do that really quickly? Add another layer, another hidden layer. So, it's just a simple structure to kind of start to play around with it and visualize it and understand it. And the base principle is that everything is there. There's nothing that's hidden in a deep library somewhere. So, everybody can go in and look at the code. At least for me, it's nice because I'm not that well trained in looking at the formulas. Henning was showing you in his slide and said, everybody knows this, for example. But instead, you can actually go in and see what is the actual code in this. Do you want to show some of the code? And how you've done that? That's not important. But we have this code where it is not accessible. For example, if you say, if you have a problem with mathematics for forward propagation and back propagation, I have implemented everything here quite easily, where you can just hack if you want to change anything or if you say that I might have made some errors, which we found last time. I use the wrong way on how to make what we call this a random binomial. So, we solve that. Then there might be some more bugs, but just let us know it is quite open, where here say, I think this is... I think this is a back propagation. So, the code is quite simple, very straightforward. I'll try to use as long name, variables name as possible. So, it helps for you to understand what it is not like dx, y, whatever you call it. I'll put a full name, weight, gradient, so you know why this. That's it. And we have the link.