Нейронные сети за 30 минут: от теории до практики.
HTML-код
- Опубликовано: 11 фев 2017
- Я расскажу вам что такое нейронные сети, и как они используются. За 30 минут вы узнаете минимально необходимую теорию а так же сможете написать свою первую многослойную нейронную сеть самостоятельно (она займет не более 50 строк кода!).
• Запись на наш бесплатный практический курс: kovalevskyi.academy/
• Discord-чат академии: bit.ly/2K6XQQ2
• Поддержать проект можно вот тут: / b0noi
Ссылки:
• Код: s3-us-west-1.amazonaws.com/yo...
• Что такое матрица: goo.gl/3kZfWp
• Действия над матрицами (в том числе умножения): mathprofi.ru/deistviya_s_matri...
![Don Toliver - Attitude (feat. Charlie Wilson & Cash Cobain) [Official Music Video]](http://i.ytimg.com/vi/A90X6-jIe1g/mqdefault.jpg)
Очень стрэндж слышать некоторые вордс на английском лэнгуэдж, когда на русском они более шорт и андерстэндбл
абсолютли
Рили трули
при этом не доходит что эта паразитная речь не позволяет раскручивать канал
Omerico!
It is because of то, что ты всё это читаешь и учишь на English ресурсах, а потом пытаешься сказать это на Russian
Лично мне пофиг на мухопчёл и произношение. Автор объяснил как боженька. За 21 минуту я понял как именно на конкретных примерах работают нейронные сети. Это очень круто, чего вы цепляетесь. Лайк и плюс в карму
Спасибо автору, вери nice видео. Я enjoyed it очень сильно.
Если автор знает английский хорошо то не значит что хорошо знают его зрители.Схему я к примеру понял но половину его речи просто не понятна из за частого употребления английского.Так же слайды можно было подготовить на русском языке.
@@Vet_404 те, кто хорошо знают языки, никогда их не смешивают. С уважением относятся к родному языку и иностранному.
@@Vet_404 он его не то чтобы очень хорошо знает
интерсено кто из гавнокоментаторов, может хотя бы 5 минут внятно вещать по теме
Interesting видео, но very much бессмысленных вставок english words
отличный видосик про нейрончики и сеточки
человек большую часть времени общается на английском, так что неудивительно
я с тобой agree my friend
Люто двачую юзернейма tankerxyz. У автора даже при выговаривании многих русских слов чувствуется английский акцент, как будто его родной язык именно английский, а не русский и вставки english words получаются не осознанно.
Вообще здорово, я бы тоже хотел изъясняться на английском лучше чем на русском.
да ничего ты не понимаешь это сразу английский подучить кто не знает) За 30 минут все)
Настоящий classic, я бы даже сказал pleasantly
какой же ёмкий коммент! я тоже вот деградировал и, внезапно, это видео в подборке)
Это жеж слидан
Веру гуд ребята, отлично експлэйнед! Спасибо соу мач))))
Наконецто я нашел первое нрамальное ТОЛКОВОЕ обьяснение нейронных сетей! Честное слово, пересмотрел кучу видео, в которых всё либо ни о чём, либо много нудной воды, либо обьяснено не понятно для новичка. А тут всё ясно и по полочкам.Огромное спасибо!
и где смотрел?
Molodec avtor
согласен... всю основу "разжевали" и аккуратно "в рот положили"
@@genrihshvartckopff521 ВЕЗДЕ сматреля !
Ай спик фром май харт
1-2-3 Fail Второй сезон причем.
Эврибади камон, пут ё хендс ин ды эйр
Ин Инглишь.
Может май хард?
медведь, водка, балалайка - вот такие варианты должны были быть
Пример hello_world'ной нейронки прекрасен!
спасибо!
Автор - вот так вот все получится понятно?
Собеседник доедая бутерброд и ставя на паузу фильм - да
Я что параллельно изучаю English? Я пойду на party, если будет водка
Если будет Russian fire water))))))
16:40 - раз 10 пересмотрел , так и не понял почему передается -1.Водка и зонтик дяют по 0.25, сумма равна 0.5 , значит должно пропускать тру , т.е. +1.
18:20 - Каким образом оба нейрона выстреливают позитивный результат ? если первый нейрон выстреливает -1 , а второй +1.
Кому не впадлу - объясните плиз
Согласен, походу нам не расказали что делает второй слой.
Потому что в итоге не может получиться больше 1 и меньше 0 третьего не дано
Каждый неон кидает результат и каждый 2-ой будет - 1 и на оборот
@@jenyarus1 неон у тя в лампочке
Вовремя, конечно, но всё равно оставлю это тут.
Похоже, в видео возникла небольшая путаница с понятиями "Да" и "Нет". Насколько я понимаю, эти понятия добавлены для демонстрации "намерений" нейронов, в зависимости от которых будет меняться выходное значение: к примеру, водка при "Да" выдаёт сигналы 0.25 и 0.5, а при "Нет" она бы выдавала другие сигналы (которые не были указаны, наверное, для упрощения). Именно поэтому первый нейрон скрытого слоя выдал -1 при "Да", было бы "Нет" - выдал бы другое число.
Надеюсь, внятно объяснил
If вы возмущены English words в видео это показатель того, that you absolutely have no deal с программированием
Вообще-то на рисунке отнюдь не водка
Вот тебя и вычислили
то ли я уже много разных видео по нейронкам посмотрел, то ли это самое явное объяснение работы нейронных сетей и коэффициентов ) спасибо большое!
Очень интересно. Продолжайте. Жду следующий выпуск
+ZOXCOZc спасибо!
В примере на 19 минуте: откуда в первом нейроне -1, если функция возвращает 0 или 1?
Если первый нейрон получил 0.25+0.25, то это >= 0.5, следовательно на выходе 1.
Спасибо!. Хорошо и доступно объясняете. Давно хотел узнать о нейронных сетях, но думал это сложная штука. А посмотрев несколько ваших видео, всё начало хорошо проясняться. Очень интересное и долго-ожидаемое направление.
Принцип работы я знал, но не хватало простенького практического примера. Спасибо, ждем дальнейших выпусков.
Единственное интересное и понятное видео про нейронные сети, которое я нашёл в русском сегменте ютуба, продолжайте в том же духе!)
Ха-ха, это точно, другие тупо делают вид что понимают о чём они говорят.
Спасибо большое! Понятное объяснение, с юмором, наглядно! Продолжайте, пожалуйста, дальше вашу полезнейшую работу! Молодцы!
За 20 минут понял больше чем в 20 уроках по нейросетям до этого)
thank you:)
@@viacheslavkovalevskyi оперативно ответил, однако
А что тут делал второй учасник?) Я чего-то не понял...)
Это бест френд
Секонд участник сам носинг понял
водка
Кому то надо объяснить.
Видимо рассказывается о его нейронах..
Нейрончик может получать сигналы от соседних только одновременно синхронно? или можно по принципу Promise.all сделать ? Можно ли использовать в построении Rx методы ?
И еще вопрос, обучение нейронки это развесовка по сути или что то другое?
спасибо за видео, очень полезно и актуально, продолжайте в том же духе )))
Спасибо!
На 17й минуте вы показываете hidden layer и показываете что, 0,25+0,25 дает 0,5 но потом почему она идет как -1?
в тот же самый момент 2й нейрон hidden layer выходит 0,5-0,4+0,9 не выходит как -1 а выходит со значением + ?
почему?
ведь по сути в примере совпадает сразу три случая
есть водка
есть дождь
есть друг
если судить по галочкам.
Заранее спасибо за ответ
булиева логика )) 0,25+0,25 дает 0,5 что означает (true) , этой величины достаточно для активации нейрона , а он в свою очередь в активном состоянии выдает что?
он выдает 1. 1 и -1 - дают 0 на нейрон принимающий решение о походе. НО. нижний нейрон присылает 1 - так что итоговое значение на выходном нейроне будет 1 и герой должен идти на пати. и именно это говорил сам афтар, говоря что только лучший друг может заставить героя идти бухать в дождь. походу афтар ошибся в примере. на этой минуте.
хотя погодь... 1 и -1 надо ведь не складывать, а перемножать.... тогда да, будет ноль по итогу.
Все равно не понял, мы же складываем 0,25+0,25+0 = 0,5 что на выходе дает 0,5 или тут другая математика? Объясните пожалуйста мне неумному... ))
Входное значение не перетекает в выходное. Каждая связь имеет свой отдельно определенный коэффициент, который умножается на результат работы активационной функции (1 или 0) источника этой связи. По сути мы получаем ответ на один вопрос внутреннего слоя (да или нет) и этот ответ имеет свой вклад в ответ выходного слоя, если ответом было "да"
С ВОДКОЙ ВСЕ СТАНОВИТСЯ ПОНЯТНЕЕ :)
Отлично!) единственное видео, которое достойно разложило по полочкам всю инфу)
Очень хочу продолжить изучать и самому написать по своим алгоритмам сеть!!!)))
Отлично объяснено, коротко и о главном, пример идеального туториала. Спасибо
Спасибо автору, однозначно подпишусь. Это круто, суметь так просто обьяснить сложную тему.
Хорошая подача материала. Кратко, информативно, по делу! Спасибо.
Отдельно про комментаторов и английские слова в речи спикера. Если не полениться и посмотреть на профиль человека, то будет понятно что он давно работает в штатах и причина по которой в его речи так много заимствованных слов понятна и очевидна. Поэтому я совсем не понимаю всю эту ненависть в комментах. Человек хорошо подготовил материал, выложил его и вы его потребляете бесплатно, при этом корите его за словечки в разговоре. Это абсурд. Может аналогия не совсем подходящая, но это тоже самое, если бы вы смотрели пиратку фильма с ужасным качеством, но на русском и при этом матерились на качество, и все же досмотрели бы до конца. При этом была бы хорошая пиратка на английском (или даже лицензия). Глупость и грубость.
Автору еще раз спасибо, хочется внедрить небольшую сетку в один проект в качестве эксперимента и я думаю это не последнее видео, котороя я тут посмотрю. Можно и на англ смотреть и искать, но тут подкупает как раз выдержанность и сжатость материала (в хорошем смысле слова). Англоговорящие докладчики часто льют много воды, к сожалению.
Так говорил бы по английски - не пикнули бы.
@@101picofarad потому что не посмотрели бы 😂
Ну если он дофига по-английски болтает и всё такое, то чё ж у него активейшн фУнкшн, а не фанкшн, и чё ж hiden в коде нет второй d, и фолЬс с откровенным мягким знаком при произношении? Про муху и без меня сказали. Да, понятно, другой язык вмешивается в способ мышления, и бывает сложновато порой на лету переводить с одного языка на другой, но тут всё ж больше похоже на наплевательство на нормальное использование языков в принципе со стороны спикера. Да и англицизмы его не настолько сложно переводятся на русский, тонкости контекста и коннотаций партей и бестфрендов не влияют на сабж. По существу сам контент годный, но и претензия к использованию языков выглядит вполне обоснованной.
Порадовало "активэйшн фУнкшин". Ненависти никакой нет. Если делаешь видео для русскоязычной аудитории, то постарайся говорить на русском. Элементарное уважение к зрителю. "он давно работает в штатах" в данном случае не оправдание. Можно было тогда уж и на англ говорить. Про пиратку - да, аналогия не совсем подходящая, даже можно сказать вообще не аналогия.
Я, кажется, понял, почему, например, Дуров перестал публично разговаривать на рашен. Рюскозычная аудитория уваженич у него ахаха
Это просто шикарнейшее видео! Настолько изящно и доходчиво передана суть предмета - просто нет слов как круто!
thanks :)
Шикарная "конференция по новым компьютерным технологиями и защите компьютерных программ. Сэнкью вери мач".
Шикарное видео. Все по полочкам.
Посмотрел через 2 года после выхода видео. Потрясающее!!! Спасибо вам огромное авторы!!! Я понял основу всего за 30 минут.
Скажите пожалуйста, можно ли для этой задачи использовать обычные алгоритмы классификации, например svm или decision tree?
+Vladimir Tkach конечно можно, и для решения именно этой задачи я бы нейронки не брал. О том где и почему сети лучше мы ещё поговорим, цель этого виде - просто рассказать азы и что нейро сети из себя представляют.
Добрый день. Спасибо за видео. Попытался повторить код из видео (воссоздал полностью идентичный оригинальному) - но выдал ряд ошибок при запуске. Можно ли Вас прислать, что бы понять в чем может быть дело?
Шикарная манера изложения, респект и благодарность))
Офигительно интересно. смотрел на одном дыхании
+lex_gtr спасибо:)
Вери интерестинг видос, особенно зарофлил вен ю бии назвал мухой
Хотел бы уточнить, активационная функция задается на этапе проектирования или как и веса тоже обучается?
Приветствую, можете подсказать какой тип нейронной сети выбрать для программы играющей в шахматы?
Я бы рекомендовал попробовать похожий подход что и в AlphaGo: storage.googleapis.com/deepmind-media/alphago/AlphaGoNaturePaper.pdf
Если очень упрощенно то написать сеть которая смотри на поле и говорит насколько оно хорошее или плохо для игрока, а потом использовать что то класическо для обхода максимально большого числа нодво графа состояний игры и поиска того для которого наша сеть даст наилучший результат.
ОГРОМНОЕ СПАСИБО. я в течение часа не мог понять что такое нейронные сети, а мне это нужно для повышения квалификации. благодаря вам я понял принцип их работы.
Замечательное видео и тема актуальная , спасибо огромное. Все очень доходчиво и с примерами. Плюсанул от души.
Огромное спасибо, благодаря вам разобрался, что такое нейронная сеть, лучше, чем в любой книжке! Вы крут!
Лучшее объяснение из всех что мне попадались. Спасибо!
Отличное видео! Вы не в курсе как перепрофилировать майнинг ферму (6×1060 по 6 Gb) под нейросеть? Не могу нагуглить ничего вразумительного?
Здорово бы было если бы в месте где показываешь код также показать схему с нейронами, чтобы строчки кода привязать к схеме
Какую програму подскажете для начала изучения и создания подобного
Отличные видео по нейронкам. Скажите будут ли раскрыты темы про классификацию изображений с помощью tensorflow?
+Константин Турсунов в планах то конечно есть, но вот дойдут ли руки это ещё вопрос:)
А какие ближайшие выпуски по ждать? ))
Спасибо! Емко, кратко, точно по сути, без воды. Подписался, поставил лайк.) Продолжу знакомиться с Вашими видео. Если они все такие, то прям на золотую жилу набрёл)
Спасибо большое, единственное у нас по ML пока еще мало видео =(
День, добрый. А как можно сохранить теперь нашу обученую модель?
Я так и не понял: what his native language - Russian or English?
Русский language
:))) Естесна Инглиш, ты чо не услышал как он грамотно перевел bee?
Ruglish/Englissian
Судя по тому, что он склоняет слово friend - русский)
а вот и знатоки подъехали
Всем привет! У меня есть вопросик. Будет ли видео по непосредственному взаимодействию человека и ии? Например я ввожу или задаю устно вопрос"Стоит ли мне идти на пати, если там будет выпивка, приедет мой друг и будет идти дождь? " , ии это анализирует и говорит мне"Да, стоит идти!" Ну или другие способы ввода информации для ии. Очень бы хотелось увидеть у вас на канале такое видео и видео по обучению этого ии. Заранее вам большое спасибо!!!
Спасибо!
Пожалуй, едиственное понятное и абстрактное объяснение нейронных сетей на русском. Да еще и с кодом сразу.
Супер видео! Спасибо, автор!
ИМ и нейросети такая хайповая тема, и всегда было так обидно, что не имела не малейшего представления о том, как они работают, а тут на примитивном примере очень наглядно продемонстрирован принцип)
Большое спасибо. Всё очень понятно и доходчиво!
16:00 - откуда все эти цифры взялись? Откуда такие веса?
Лаканично и доступно) Спасибо)
Не думал, что этот канал мне всё объяснит, но я ошибался! Спасибо большое, наконец я понял, что такое нейросеть и как она работает.
Здравствуйте!очень полезное видео,спасибо!нет ли видео о прогнозировании нагрузок?
У меня есть одна просьба к автору или к кому нибудь кто сможет. Предлагаемые простые примеры нейронных сетей из нескольких нейронов, понятно и хорошо себя ведут. Сразу навязывается мысль, зачем вся эта обучаемая сеть, если можно простыми однозначными логическими действиями задать соответствия 8-и вариантам входного сигнала (как на примере в видео, где три двоичных входа) - на один логический выход. Другими словами, пожалуйста дайте мне самый самый простой пример с минимальным количеством нейронов, работу которого было-бы невозможно описать обычным прямым алгоритмом. Просто мне очень важно понять в чем уникальность применения нейронных сетей по сравнению с обычным линейным программированием. Просто, повторюсь ещё раз, - обучая нейронную сеть, мы учим её что-бы каждый вариант входного сигнала, соответствовал уникальному сигналу на выходе. А я-бы просто провёл "прямые линии" между вариантом входного значения и для него нужного ответа - результат тот-же, зачем обучать? Поэтому мне и нужен простой пример для понимания, чтоб я его понял, а запрограммировать без применения нейронов - не смог. Всем кто сможет помочь - Спасибо!
прочти мой комментарий, это по сути просто ложное направление в никуда
сергей кравченко нейросети нужны когда невозможно или слишком сложно составить прямой алгоритм. Допустим, при распознавании речи, или изображений.
тогда причем здесь работа мозга, по моему это сделано специально, для не возможности сделать искусственного мозга,а всё остальное это просто риторика и куча разной ненужной информации
Обучаемость. В этом и смысл. Нам не нужно знать алгоритм. Нам нужны только входы и выходы. Нейросеть сама научится выполнять нужную задачу.
как корабль назавёшь так он и поплывёт, что вложишь то и получишь, а в вашем принципе будет папуас с ядерною палицей. правильно давайте
Просто отлично! Давно такое ждал.
Спасибо!
Доходчивое объяснение теории, подкрепленное наглядным примером. Лайк и подписка)
Класс! Не зря ждал :)
спасибо!
еще пожалуйста видео. очень позновательно
+Danyal Mugutdinov уже записали, думаю на этой неделе выйдет;)
Так вот в чем причина моей лени, надо перераспределить мои веса в моих нейросетях), то есть кормить себя пряником каждый раз когда делаю хорошее или кнутом когда плохое.))
Интересно, если будет возможность продолжайте. Но вот веса нейронов - тут много впросов. Нужна база нейтронов , которым опять нужна база. Если я это напишу то оно зависнет ;)
+Cerg Egorov след. видео как раз будет о том как эти самые веса нейронов подстраивать:)
Какого это в хиден лаер бросаются разные веса от одного и того же итема? Водка на первый хиден кидает 0,25 а на второй 0,5 у этого итема должен же быть свой собственный вес, как он может меняться в один момент? Или каждый хиден лаер вводит корективы?
спасибо. Легкая подача материала.
подскажите баблиотеки для распознавания лица, может есть готовые реализации. Спасибо.
OpenCV конечно-же - готовый обученный каскад Хаара есть в дистрибутиве.
Спасибо за простое и понятное объяснение.
Спасибо, за интересное и доступное повествование!!!)
очень просто, самое простое объяснение нейронной сети для начинающих! Спасибо за видео!
Шикарно) Спасибо. Первый канал на который подписываюсь сразу после первого видео)
"Нейрончик дождя"
Спасибо за урок, очень понятно. Вопрос: можно ли реализовать данный код на java, и какие при этом возникнут сложности?
изи
В конецж обычно программирование. где поиск весов? где тренеровка нейросетки с заливка бигдейта ? код жи обычный массив с подсчетом данных из матрицы. эх. я явно что-то упустил. кстати что это за компилятор в браузере ?)
Спасибо. Было интересно. А ссылку на код сознательно не дали ? =)
+Oleg банально забыл:) сегодня поправлю
Автор действительно иностранец или вписывание английских слов и выражений там где можно обойтись и русской речью дает +100 к интеллекту?
попытка свои детские комплексы прикрыть или низкое образование)) crazy man)
Бензин и Некоторые люди думают сразу на нескольких языках. И представьте себе, что некоторые мысли приходят быстрее на английском.
А вот то, что вы написали как раз и есть попытка прикрыть свои детские комплексы. Вы самоутверждаетесь за счет других.
Чтоб мы с Вами не спорили - отвратная постановка словесная, а вот материал хороший. За подобные атнипрофессиональные низкоуровневые подачи материала - раньше с позором выгоняли дикторов отовсюду не только в СССР но и на Западе... слушать невозможно, хоть и слова знакомые, "жутчайший" акцент, дурацкие перескоки на элементарные слова, явно не уважение к слушателям - ужас. а вот материал, повторюсь, хороший.
Если он иностранец - то откуда акцент в англ. словах? если не иностранец, то просто по-детски смешно.
+4 к интеллекту и +2 к харизме
Tony Arty
во-первых ВСЕ языки имеют заимствования. Во-вторых разговаривать на гибриде под названием "руслиш" - достойно лишь даунов с брайтон бич и гламурных тп-шек с рублёвки. Это и есть ограничение, т.к. человек по сути не знает ни одного языка! Две половинки это не единица, когда речь идёт о языках. Да и вообще это выглядит убого. И так же смешно и жалко как понты рэперков.
Спасибо! Наконец-то я понял.
Можно получить комментарий относительно того, почему у разных людей будет разный вес одинаковых сигналов (импульсов)?
Всё очень понятно и логично, спасибо за видео
Спасибо за видео, но не до конца понял откуда задаются коэффициенты весов «0.25, 0.5».
Про первой итерации случайным образом. При последующих итерациях модель самообучается и подстраивает их исходя из своих прошлых ошибок.
Из многих видео, что видел - это самое понятное. Я андерстуд эврисинг. И такой вопрос, почему нейронные сети именно на питоне программируют чаще. Даже книги по Нейронным Сетям для кодинга на питоне выпускают в основном? чем этот язык лучше в данной сфере?
Не понял некоторые вещи. Почему от зонтика вверх 0.25 вниз 0.4. Почему 0.9. И еще 0.25 + 0.25 дают - 1. При всех положительных ответ отрицательный?
а не могли бы скинуть ссылку для оболочки под питон, Юпитер?
Очень доступно. Спасибо.
А вот, можно ли запрограммировать нейросеть с такими условиями:?
Совецкие времена. Четверо друзей работают на закрытом предприятии в канун Нового года. Выпить нечего. Выйти с завода, чтобы купить спиртное, нельзя(не выпускают и пронести не получится). А "трубы горят", поэтому друзья проводят поиски по всему заводу и к всеобщей радости находят некоторую бытулку с жидкостью по запаху напоминающей спирт(но не точно). Собирается консилиум с целью определить, можно или нельзя пить эту жидкость. После долгих дебатов проясняется следующая процедура определения пригодности для питья этой жидкости: смешать её с водой. Если смешается, то пить можно. Если нет - нельзя. Так и сделали. Жидкость с водой НЕ СМЕШАЛАСЬ. Однако друзья ВСЕ РАВНО её выпили и трое из них умерли, а четвёртый получил сильное отравление.
Это нейросеть или без привления понятия ДУШИ тут не обойтись? Настораживает момент: договориль ТОЧНО не пить, если не смешается, но ВСЁ РАВНО выпили.
Интересно.
Великолепное объяснение! Спасибо,
привет из 2020
Спасибо! Коротко и наглядно.
Почему строка inputs = np.array([vodka,rain,friend]) создает матрицу 1х2 а не 1х3?
я сначала не принимал всерьёз вставки из англ, ну мало ли кто как трындит, я сам часто вперёд вспоминаю англ термины, а потмо русские слова, но когда автор сказал "активэйшн фУнкшн.." всё я пошёл пить кофе, расправляяя уши из трубочек
Очень клево! огромное спасибо!
and how did you define the weights?
18:31 - ошибка, там вроде значения весов домножаются на значения на входах перед суммированием.
Ну с погодой, алкоголем и другом всё понятно, а вот что делать, если например учитывать не только наличие/отсутсвие, но и значение? например для погоды учитывать варианты жарко/снег/дождь, а для алкоголя учитывать пиво/вино/мартини/водка? А если таких параметров не 3, а 30? Сколько тогда должно быть нейронов в скрытом слое? Сколько должно быть скрытых слоев?
Очень круто ребята!! А можно как-нибудь этот power point получить?
Не так давно нейронная сеть обыграла одну из самых сильнейших шахматных программ в мире Stokfish, с разгромным счетом. Уровень игры в партиях, этой нейронной сети просто космический. Сложно даже представить какие задачи можно решать с помощью нейросетей.
Сейчас бы смотреть видео где объясняют как создать свою нейронную сеть и говорить, что такие сети не существуют.
Многослойный перцептрон, который представили в видео, относится к нейронным сетям. Учи матчасть.
Что-нибудь кроме оскорблений умеешь говорить или слишком сложно? Что же по твоему относится к нейронным сетям?
Просто, доступно и забавно) Умиляет преподавание фактов 20 летней давности, за что-то новое и свежее))) Я лет 15-20 назад читал в журнале american scientific(конца 90х)про сигмоиды в качестве активационных функций и прочего))
Очень интересно,лайк и подписка!