Нейронная сеть. Пытаюсь познакомиться. Часть 1.
Vložit
- čas přidán 17. 12. 2018
- Приступил к изучению нейронных сетей.
В планах создание небольшой библиотеки на Pixilang и эксперименты по использованию нейросети для разных задач.
Так как не являюсь специалистом по нейронным сетям, могу совершать ошибки, это просто дневник изучения нейросетей.
Исходники проверки кода нейросети
yadi.sk/d/tlM8CK7MM4-daA
Выражаю благодарность тем, кто поддерживает меня финансами.
Реквизиты для финансовой поддержки можно найти в
/ foo52ru - Věda a technologie
Показал это видео своей нейронной сети, говорит надо лайк поставить...
Нажми класс если тебя держит умный дом
@@thzeroucken "Нажми класс" как это убого звучит
@@FUNKAFANTAS1 Нищебродский
@@thzeroucken а ты точно сможешь помочь, черт он идет
гыгыгыгыгыгыгыгы
Как говорится "Ничего не понял, но очень интересно"
Ну там ни "нечего", там другое слово)))
@@user-xtkjdtr16 Ну да, там написано "ничего".)
@@JosephStalin6730 , цензура
Так уходи отсюда
НИЧЕГО ИНТЕРЕСНОГО В НЕПОНЯТНОМ... ЧАСТОТНОМ ХАРАКТЕРЕ УСИЛЕННОГО СИГНАЛА НЕЙРОАКСОНОДЕНДРИТНОГО ХАРАКТЕРА,С ХАРАКТЕРИСТИКОЙ ОТКРЫТОГО КЛЮЧА...ТАК И ТЯНЕТСЯ НЕРВНЫЙ ИМПУЛЬС К МЫШЦЕ РУКЕ ЛАЙК ПОСТАВИТЬ...НО НЕНАШЛОСЬ АРГУМЕНТОВ.
То что система проявила хитрожопость- убила XD Класс мне понравилось!!!
Услышал и заплакал. Ааааа!!! Сеть проявила хитрожопость:))) ааааа
Афигенный у тебя контент. Желаю дальше развиваться и выкладывать свои успехи на ютуб. У тебя стабильно раз в месяц видео выходит. Круто, что упор на качество, а не на количество. Я уже привык - сначала ставлю лайк, потом смотрю видео.
тоже лайк сразу поставил, мне очень зашло
Как тречок Кровостока слушать...)))))
После твоего коммента я не смог дальше слушать автора)))
Эта музыка у меня в голове заела, на столько всё плохо))
Коллаб НТР и Кровостока
смотрю на скорости 1.25
Хочешь станцуй грязные танцы.
Хочешь считай редкие шансы.
Умножай всё в уме. Дели на бумажке -
А я тут затру, про смерть Чебурашки...)
(Сейчас я уже знаю про нейросети) Вот честно, ты этот материал намного лучше рассказал. У тебя нет сплошного текста с непонятными формулами через переменные в три и более индексов, ты всё рассказал пошагово без стояния на одном моменте по несколько минут + сразу показал применение и очень простую реализацию, не используя сторонних библиотек, на простом коде pixilang'а. Делай дальше!
Когда-то в универе поверхностно начинал разбираться с искуственным интелектом но прекратил. Случайно открыл твой ролик и как-то чувствую, что ты меня смотивировал снова попробовать в это погрузиться. Спасибо!
Автор, где ты был когда я учился. Плакать хочется. Впервые я хоть что-то понял про нейросети. С благодарностью и уважением отношусь к тебе. Искренне желаю творческих успехов и всех благ. Чести и удачи! ;)
тем не менее, по вашему ролику мне стало намного понятнее строение и реализация нейронных сетей. Благодарю за помощь в "первой ступеньке" к пониманию темы.
Слава математике!
Математикам слава!
@@user-uv7eu4vi3k алгебра изи предмет
Слава богу
Мотемотечке*
Матану слава!
Годно. В което веке доходчиво про нейросети.
Вот +++++++++++, а то напишут где в иной раз: "Вам наверняка не понятно как происходит A+B (я утрирую), ну а из этого нейронку построить - очевидный шаг. Всем спасибо до свидания" и ничего не понятно - а тут классно, всё понятно)
Разве сложно перемножать матрицы и оптимизировать веса градиентным спуском?? Это всего лишь аппроксимация функции
@@denispashnev912 вот-вот, а у него всё понятно)
ооочень кайфанул! Спасибо огромное. Подписка! Давно не хватало такого канала мне. Сочетание твоего голоса и интонаций с темой и музыкой неожиданно хорошо заходит.
Огромное спасибо Вам за видеоуроки, у Вас замечательное чувство юмора при этом. Здорово!
Чувак, мне нравится твоё занятие нейросетями! Пожалуйста не бросай это дело, осень жду продолжения
Классное понятное видео по контенту! В коем то веке что то практично встретил! Жду продолжения по этой теме.
Это самое лучшее объяснение работы НС, что я видел!
Спасибо огромное! До этого видел много материала про нейросети из других источников, но здесь для меня наиболее понятно и доходчиво! Теперь я понимаю их не только снаружи, но и внутри ;)
Просто, доступно, и по сути. Это видео меня реально заразило! Теперь думаю где можно применить нейронные сети в своих (в т.ч. будущих) проектах : )
ТОП контент на канале! Побольше бы такого, тем более в русскоязычном сегменте! Залпом посмотрел почти все. Надеюсь увидеть что-нибудь об обучении с подкреплением. Благо тема хорошо подходит для игр типа змейки, но к сожалению достаточно мало годной информации по ней. Да и сама тема гораздо более сложна для понимания. Но с таким серьёзным подходом я думаю можно разобраться.
Подписка, однозначно! Очень нравится изложение, спокойный конкретный голос, кто-то скажет - монотонный - но это не так. Очень доходчиво для тех кто только знакомится с нейронками - мне бы этот видос лет пять назад посмотреть )
По теме - хотел бы увидеть вашу работу с рекуррентными и сверточными сетями, в таком же понятнтом виде с примерами и деталями.
Идея для экспериментов:
1 сделать песочницу типа змейки только с более сложным миром и стравить разных змеек между собой, чтобы посмотреть какая конфигурация нейронной сети жизнеспособнее.
2 в той же песочнице сделать так чтобы конфигурация нейронной сети генерировалась случайно, а в процессе появлялись новые случайные блоки и дообучались. А победители могли перемешивать конфигурации своих сетей с разной степенью. Цель посмотреть сможет ли комп сгенерировать лучший вариант сети под задачу.
3 ко 2 варианту прирастание новых сенсоров.
4 змейки с разными маленькими сетями соединить в коллективный разум, мегасеть одного вида будет сражаться с мегасетью другого вида.
czcams.com/video/KCB_eYkxk98/video.html
тут нейронная сеть на биологических параметрах
Хорошая задумка, но уже становится ясно что обученная нейросеть (сети) будут применимы только э к этой песочнице, к этому типу задач.
Вот состряпать нейросеть которая обучена побирать необходимые параметры для предоставленной модели с дальнейшей целью контроля обучения нейросети более низкого уровня для работы с предоставленной моделью. (модель обучения с учителем, где учителем будет нейросеть :) ). Если очень закручено написал, могу переписать по проще.
Сам использую brainJS, постепенно подбираюсь к convnetjs и tensorflow
Спасибо Вам за такие хорошие видео. Ждём продолжения.
В предвкушении второй части подписался. С Новым Годом!
Как же хорошо вы все разложили. Спасибо.
"сеть проявила хитрожопость..." Поржал, стоит посмотреть хотя бы ради того чтобы понять эту фразу. Лайк.
Чувак, я нифига не понял что ты сказал, но ты заговорил ...... и достучался до сердца !!! =)))
Очень крутой и полезный контент. Спасибо за труды!
Михаил, как ни странно, после просмотра множества роликов про нейросети, этот оказался наиболее простым и понятным для понимания.
Спасибо за видосы. Очень годно. С нетерпением жду следующего.
Жду вторую часть.
я очень жду
спасибо, ты очень мне помог, долго не мог понять как оно работает, а в интернете подробной информации так и не нашёл, но после просмотра твоего ролика получилось написать многослойный персептрон
Отличное видео ! Очень буду ждать следующее видео !
Самое лучшее видео по нейронным сетям что я видел!
Спасибо. Интересно. Подписался буду следить за вашим экспериментом.
Почему дневник автора гораздо полезнее и понятнее руководств, инструкций и книг? 😆 Автора прошу больше рассказывать про нейросети. 👍
Потому, что Ваш уровень знаний ближе к автору видео, а не автору книг.
Спасибо, очень простое и доступное объяснение без спама!
Большое спасибо! Видео и правда полезное! Главное (что другие не снимают) что код понятен для чтения его не много и зависит от темы, т.е. разказ код расказ код расказ код! Этото очень удобно и ориентироваться не сложно! Я переписал всё на другой язык и на удивление всё заработало!!!
По поводу Вашей ошибки - не ошибается только тот кто ничего не делает. Отличный ролик! Подписался )
Спасибо за подробное разжовывание, похожих роликов не встречал...
Это просто офигенно!
Слава Науке! Математикам Слава! Кто не дифференцирует, тот Паскаль!
+Vitalii Savchuk, зачем?
@CRAZY SHIT хероям в срало
@Папка Джов тупа рашня ніколи не скаже "Слава " своєму смітнику,зате буде обсиратися коли хтось скаже "Слава Україні". хворі люди...
Ребята, давайте жить дружно
@@user-hl3bv5yi5b Аха-ха-ха.
Ютубчик подкинул твой видосик про змейки, заинтересовался этой темой, твои видео лучшие =) Спасибо.
Интересная работа! Респект автору!
Давно ждал подобные ролики
Если быть серьезным, то видео - действительно классное. Видно, что старался. Очень понятно и доходчиво обьясняешь. А если не быть : АААААААААААА СПАСИБО, НАКОНЕЦ Я ЧТО-ТО ПОНЯЛ В ИИ!!!
Спасибо за канал.
я как раз ночью думал для себя что то подобное организовать.
спасибо за труд. и спасибо за Pixilang.
Автор!
Никто так хорошо не обучает этому как ты...
Ты просто топ!!!
Я месяц искал и тестил формулы для нейронных сетей чтоб правильно обучать и всегда напарывался на сети с ошибочными формулами. Нарвался на это видео и решил глянуть. Автор без воды и по существу рассказал как и что работает. Лучше инструкции и представить не могу.
ПС: У меня сеть сошлась по этим формулам, спасибо)
Большое спасибо за труд !
Просмотрел видео и нашел ошибку в своей нейронке, спасибо! Жду продолжения, может в очередной раз найду ошибки и пробелы знаний у себя.
СПС, Ждёёём второй части. =)
Автор, ты капитальный молодец :)
Ура, долго ждали)
Спасибо за ролик. Уже 4 года пытаюсь подобраться к нейронкам. Книги с питоном не сильно помогают, только отупляют, слишком много скрытой математики. На последнем подходе сконцентрировался на задаче написания простейшего персептрона. Понимая, что понадобятся очень эффективные вычисления постепенно подбираюсь к вычислительной математике, x86 ассемблеру, языку Си и операционной системе UNIX. Вы мне открыли глаза, я почему-то был уверен, что функция активации стоит на последнем выходном слое нейросети, а сейчас осознал насколько ошибался. И кстати в Вашем примере функция активации называется сигмоида, а не логистическая. Для большего изучения терминологии советую: Саймон Хайкин. "Нейронные сети. Полный курс."
Класс, хоть это и твой дневник мне стало очень многое понятно. Спасибо!
По моему вы очень хорошо разбираетесь в нейронных сетях, могли бы вы создать полноценный урок по нейронным сетям с ЗАОСТРЕНИЕМ НА ВАЖНЫХ ДЛЯ ПОНИМАНИЯ МОМЕНТАХ, ну тоесть по пунктам какую роль играют слои, ДЛЯ ЧЕГО НУЖНЫ ВЕСЫ, как распознается звук, видео и тд...ну тоесть весь потенциал ваших знаний по нейронным сетям в одном или нескольких уроках. НА ЯЗЫКЕ ПРОГРАММИРОВАНИЯ к примирования на С++ (только не готовый питон, потому что важно понимание внутренностей.). Понимаю, что на ютубе этого добра навалом, но по моему у вас понимание без лишнего хлама, от чего уроки получатся компактними.
Благодарю за познавательное видео.
Появляйся в моих рекомендациях как можно чаще!
Спасибо, классное объяснение! Смотрел это видео ещё в конце 2019, но комментарий написал только сейчас.
Очень круто, молодец!
Спасибо, все понятно объяснил
Бро, большое тебе спасибо! Лазил по другим сайтам.... Лазил, и ничего так и не понял... Уже решил забросить... Но! Тут натыкаюсь на твой ролик, смотрю и думаю, как этот человек всё понятно объясняет! И подумал я, за хорошее объяснение ставлю лайк! Спасибо за понятно изложенную информацию!
Мне нравятся ваши преобразования * материи и времени 🌊🙊
Отличное качество видео,спасибо очень полезно
Круто! В остальных ролика тонны воды, зубодробительных формул, и крайне много ущербной терминологии, причем ролики обучающие, у тебя же, все доступно и детально описано, спасибо!
очень интересно спасибо за годный контент
Круто! !! Молоток
агонь!
а по какому принципу было выбрано количество нейронов в двух скрытых слоях в задаче про вертикальные и горизонтальные линии?
Интереснейший канал! Ждем мир ботов на основе конкурирующих нейронных сетей! Рекомендую: Ян Гудфеллоу - глубокое обучение
Автор, огромный "респект и уважуха"!
Сам пытаюсь разобраться с темой нейронных сетей, сижу с карандашом и бумагой, пытаюсь повторить путь Автора.
Есть вопрос, на 6:39 идет корректировка весов связи и вычисляется производная df(e)/de.
Я считаю, что запись df(e)/de не корректна. По правилам математики df(e)/de - это будет какая-то функция от переменной e: f'(e), именно функция, не число! Но здесь же вы оперируете абсолютными величинами ( числами).
Я считаю более корректная запись должна выглядеть следующим образом:
вычисляем производную функции активации в точке x=e: df(x)/dx | x=e. Вот теперь мы получаем число, которое участвует в вычислениях.
В общем случае, для произвольной функции активации, при корректировке весов надо использовать наклон функции активации в точке e - в общем-то геометрический смысл первой производной)))
А в целом все очень доступно и понятно! Спасибо за видео!
Качественно и интересно супер спасибо
Очень интересно
Спасибо за видео очень интересно и полезно
Супер!!! Вау!✌️
ты крутеший чел , с суперским контентом, продолжай том же духе
здорово!
Респект за эти видео. Python всё таки облегчил бы жизнь)
Спасибо очень доступно
Молодец, все круто!!
Жду змейку на основе нейросети)
Жду нейросеть на основе змейки
Змейка станет предком скайнета - через 1000000 итераций !
лол
ага, хочешь чтоб было как в матрице?!?!?!
музыка супер!
Спасибо тебе добрый человек.Только просмотрев твое видео,понял свою ошибку.
Да ты крут!
Спасибо, я смог сделать нейронную сеть на c++, которая различает цифры с точностью 98%. Жду продолжения))
+TiStaliv а сама цифры писать умеет? Автор вон не обучал рисовать, а она рисует.
интересно, занимаюсь такой же задачей в рамках курсовой. Не очень получается, если честно
Круто!
Чувак, ты только не обижайся)
У тебя не самый приятный голос для диктора, НО я смотрю твои видео и не могу оторваться. И от начала до самого конца ролика не замечаю этого.
Классный контент и подача материала!
P.S. не вздумай что-либо менять в формате вещания (ни в лучшую , ни в худшую сторону) - это твоя фишка.
В том же духе, спасибо.
Классно! Спасибо! Взял старт любительского изучения темы с Вашего ролика. Научил распознавать линии на Arduino. Она конечно долго училась при обучении, но справилась. Вот только я не добавлял нейронов смещения. Чему обучил - распознаёт чётко. А вот не знакомые варианты сильно путает. Как научить сеть догадываться конкретно в Вашем примере?
Круто)
Спасибо.
Всю жизнь думал, зачем нужна математика для программирования, ведь там нужно хорошо мыслить, уметь писать код что бы был читабельным и работающим а математика по сути то и не нужна, но с этого видео увидел какие вещи можно творить с помощью математики! Спасибо автору за расширения сознания в области программирования!
очень ура!
Давольно интересно, продолжай
лол
до меня только что дошло, что глубокая нейро сеть это грубо говоря огромное уравнение
Собственно примерно так и есть. Скопирую из комментариев выше:
"Классические искусственные нейронные сети , всё то огромное многообразие современных крутых нейросетей, от тех, что распознают котиков и самолетов, до тех, что играют в игры Атари и доту - всё это, по сути, к сводится к задаче апроксимации функций. Есть некий вход, есть некий выход, сеть должна обучиться функции, которая примерно отображает вход на выход. Ни более, и не менее. А реализуются сети через много-много операций матричного умножения."
Если как то объединить нейросеть с переменой координат пространства и времени... Сможем ли мы на выходе получить телевизор, показывающий исторические и будущие события, в том числе из паралленльной вселенной? ))) Спасибо за детальное описание нейро сети, всегда было интересно, а времени разобраться не было! Удачи автору в исследованиях!
Огонь!
@Tigc channel 2 земля и воздух!
Отличное видео, сделал нейронку на C#
Лучший
Огромное спасибо. Думаю автор объясняется то, что делает tenderflow, numpy, но не только.
Скайнет. Начало.
Даёшь Скайнет!🖥️