Таймкоды 00:00:00 Введение в нейронные сети 00:02:34 Слои нейронной сети 00:06:49 Функция активации 00:09:45 Нейрон и его параметры 00:18:02 Прямая связь и функции активации 00:27:37 Программирование и обучение 00:30:49 Градиентный спуск 00:32:42 Производные и сложные функции 00:41:27 Производная от сигмоида 00:47:03 Фит форвард и бэк пропагейшн 00:51:18 Обучение нейронной сети 00:55:21 Структура нейронной сети 01:00:11 Цикл обучения 01:05:14 Вывод данных и обучение 01:14:23 Странности результатов нейросети 01:19:02 Непрозрачность и магия 01:25:52 Обучение змейки 01:30:23 Применение нейросетей 01:37:26 Сохранение и восстановление данных 01:39:22 Мини-курс по SQL 01:42:05 Заключение и рекомендации 01:44:02 Практическое использование нейронных сетей
После этого видео я написал свою нейросеть. Уже с утра мне звонили представители chatgpt и deepseek, умоляют, чтобы я не убивал их бизнес, а за окном стоит тонированная волга и какие-то люди с наушниками в одном ухе 😮
@@AlternativeMessage-cs6ux начинается всё с потери одного наушника, а потом собираетесь толпами и гоняетесь за избранными. И дерётесь так, что у детей ложки в руках гнутся.
@@votyakovpython На самом деле плюс за то что начал объяснять теорию, а не стартовать с установки tensorflow или pytorch xd. Сам еле как сделал простейшую нейросеть на плюсах(без доп пакетов и тп) которая принимала rgb, а отдавала индекс(название цвета на человеческом грубо говоря). В плане посмотреть это видео до конца и разобрать, потому что еще таких подробных объяснений не видел, и видно что ты действительно в этом понимаешь за счёт того что затронул активацию, хотя не знаю рассказывал ты тут про роль сигмоиды/ReLU, надеюсь затрагивал потому что пока делал уже там я немного затроил. В целом питон не интересен, а вот такие объяснения очень крутые, позже досмотрю, может напишу помогло понять до конца или нет. Конкретно мне интересна тема как собирают нейросети, каким фигом догадываются какие слои и в каком порядке нужны для той или иной задачи и тп.
Слушай, здорова получилось, несмотря на то что похоже примеры есть в интернете, тебе удалось, как мне показалось просто и понятно это объяснить. Я давно собирался "потыкать" и после просмотра этого видео у меня дошли руки) скачал тензор, попрактиковался, интересно, вроде даже что-то получилось)
Отличная запись стрима с демонстрацией принципов нейронов. Но хотел бы подметить, что по автору видно, что он больше теоретик, нежели программист. Как будто высшая математика для автора - это само программирование :)
Цель видео - показать самые основы нейросетей и продемонстрировать их работу. Работа с шейдерами и железом сюда не входит. Но замечание интересное, спасибо)
Всё не так. Все 3D-игры, для обсчёта "картины мира", т.е. для вычисления положения каждой точки полигона, делают дофига вычисления типа а * b + c. Производители чипов решили под это дело создать спец.чипы, которые засунули в видеокарты, поближе к видеопамяти. Современные видеокарты делают до 1 трлн. таких вычислений в секунду. Именно вот этих (а * b + c). Создатели нейронок подумали, что это же как раз то, что нужно! (А до этого также решили майнеры крипты). Т.е. умножение на веса это и есть то, что нужно для нейронки. А вот "смещения" (т.е. прибавления ещё и "с") в теории нейронок я что-то не помню. Да и реальные нейроны в наших головах никакие "с" не прибавляют. Они только или пропускаю сигнал больше, или меньше (т.е. оперируют только весами). Однако, если видеокарты всё равно делают операцию "+ с", то и в современных нейронках также решили заюзать этот артефакт.
Вот у меня вопрос,а почему математики,решили себе забрать нейрон,почему они думают,что нейрон работает по вычислительной логике. От чего такая логика, если брать человека,то через наши органы, это глаза,уши,кожа,мы получаем данные из вне.Вот пример,ты идешь по улице,увидел девушку, и что у тебя в башке начались формулы вычислений,и ты начал вычислять,по алгоритмам а красивая это девушка или нет. Может в создания такой модели мы идем по ложному пути?
Нейроны в нейросетях это довольно примитивная модель "живых" нейронов, знающие люди говорят, что у неё не так уж много общего с биологическими нейронами, но тем не менее она позволяет решат задачи, с которыми классические алгоритмы справляются плохо или даже никак. А вообще не понимаю претензий к формулам. Если полет камня описывается формулой значит ли что оно где-то "считается" или это просто законы вселенной? Так же и процессы в нашем мозгу могут описываться какими-то моделями, пусть даже невероятно сложными, но людей почему-то это задевает, сразу начинаешь бояться а вдруг ты не живой человек и просто биохимический компьютер, не правда ли?
Степень оценки девушки это абстракция очень высокого уровня. Она стоит на большом количестве уровней, на которые опирается. Красивая - значит хорошая для продолжения рода. Значит у неё гладкая кожа и грудь определенной округлой формулы. Округлость уже преломляет свет, свет в глазах возбуждает нейроны сначала глаза, потом суммируется в мозгу, вырабатывая импульс контраста на определенном участке и дальше он сравнивается с "«нормой» контраста в наклонных линиях в этом участке в этом контексте." Оценка эта без чисел. Числа описаны не цифрами. Но их и не надо. Происходит переполнение, чаша нейронных окончаний проходит точку бифуркации, проливаются в синаптическую щель куски молекул, вызывая каскад; нейрон «перещёлкнулся» между одним из множества состояний, но вполне определенно: Скоринг говорит, «да».
![[DeepLearning | видео 1] Что же такое нейронная сеть?](/img/1.gif)
Таймкоды
00:00:00 Введение в нейронные сети
00:02:34 Слои нейронной сети
00:06:49 Функция активации
00:09:45 Нейрон и его параметры
00:18:02 Прямая связь и функции активации
00:27:37 Программирование и обучение
00:30:49 Градиентный спуск
00:32:42 Производные и сложные функции
00:41:27 Производная от сигмоида
00:47:03 Фит форвард и бэк пропагейшн
00:51:18 Обучение нейронной сети
00:55:21 Структура нейронной сети
01:00:11 Цикл обучения
01:05:14 Вывод данных и обучение
01:14:23 Странности результатов нейросети
01:19:02 Непрозрачность и магия
01:25:52 Обучение змейки
01:30:23 Применение нейросетей
01:37:26 Сохранение и восстановление данных
01:39:22 Мини-курс по SQL
01:42:05 Заключение и рекомендации
01:44:02 Практическое использование нейронных сетей
Прям получил удовольствие, спасибо! Один раз нужно разобрать двигатель на винтики и собрать снова. Вам удалось показать красоту ML👍
После этого видео я написал свою нейросеть. Уже с утра мне звонили представители chatgpt и deepseek, умоляют, чтобы я не убивал их бизнес, а за окном стоит тонированная волга и какие-то люди с наушниками в одном ухе 😮
Ну ты юморист, хохотали всей конфой
Человек с наушником это я, просто я слушал подкаст, а вторй потерялся.
Отдел по борьбе с нейротерроризмом, открывайте!
@@AlternativeMessage-cs6ux начинается всё с потери одного наушника, а потом собираетесь толпами и гоняетесь за избранными. И дерётесь так, что у детей ложки в руках гнутся.
Супер понятное и интересное объяснение,никогда бы не подумал то что вы рассказываете этот материал впервые, подача на уровне
Спасибо! Впервые, ещё и с не самой большой подготовкой)
Супер понятное объяснение,никогда бы не подумал то что вы рассказываете этот материал впервые, подача на уровне!
Как же я могла упустить этот стрим! Обязательно посмотрю хотя бы в записи
Посмотрели?
@@votyakovpythonсмотрим, очень годно. Так мы и создадим сверх ии)
Спасибо. Доходчиво. Почти убедительно .
Емое, АР, 3 года назад сдавал егэ с вами, уже почти квалифицированный инфобезник, и снова вас увидел, рад что у вас все хорошо!
Жду в моём чатике по питону тогда)
Ну и тут плиз лайк-подписка-колокольчик-досмотреть несколько видосов до конца, чтобы помочь раскачать новый канал
@@votyakovpython На самом деле плюс за то что начал объяснять теорию, а не стартовать с установки tensorflow или pytorch xd.
Сам еле как сделал простейшую нейросеть на плюсах(без доп пакетов и тп) которая принимала rgb, а отдавала индекс(название цвета на человеческом грубо говоря).
В плане посмотреть это видео до конца и разобрать, потому что еще таких подробных объяснений не видел, и видно что ты действительно в этом понимаешь за счёт того что затронул активацию, хотя не знаю рассказывал ты тут про роль сигмоиды/ReLU, надеюсь затрагивал потому что пока делал уже там я немного затроил. В целом питон не интересен, а вот такие объяснения очень крутые, позже досмотрю, может напишу помогло понять до конца или нет. Конкретно мне интересна тема как собирают нейросети, каким фигом догадываются какие слои и в каком порядке нужны для той или иной задачи и тп.
Спасибо тебе добрый человек за такое полезное видео!
Спасибо! Хорошее объяснение, я хоть и не математик, но все понял.
Очень доходчиво и здорово!
Слушай, здорова получилось, несмотря на то что похоже примеры есть в интернете, тебе удалось, как мне показалось просто и понятно это объяснить. Я давно собирался "потыкать" и после просмотра этого видео у меня дошли руки) скачал тензор, попрактиковался, интересно, вроде даже что-то получилось)
Спасибо за добрые слова!
Заходите в наш чат - ссылки все в описании
Отличная запись стрима с демонстрацией принципов нейронов. Но хотел бы подметить, что по автору видно, что он больше теоретик, нежели программист. Как будто высшая математика для автора - это само программирование :)
Очень полезно. Спасибо!
Поняшка молодец за вопросы.
Метод обратного распространения ошибки
Спасибо Вам
Посмотрю, ушло в закладки! Многообещает.
Для программистов видео в самый раз
Спасибо! Го в чатик по питону, ссылки все в описании
спасибо огромное тебе
Реально большое спасибо. 😇
кайф, спасибо тебе
Спасибо тебе за коммент!
Здравствуйте. Не увидел 8-ми часовое видео на Вашем канале о Python. Какова перспектива нейросетей Колмогорова-Арнольда (KAN) по Вашему мнению?
❤❤❤❤❤ спасибо
50 лайков и будет видео с подробнеейшим объяснением ооп
И оно вышло! Не пропустите
поправьте меня если я ошибаюсь, но веса при инициализации должны быть разные, иначе не будет идти вычисление ошибки
Ну прям хорошо. Я собственно питоном и заинтересовался из-за нейросетей
Жду в моём чатике по питону тогда)
Так zip это вроде не numpy а обычная функция питона
33:38
Проще сказать чат джпт написать что сравниваем и сам код к ней, сейчас все эти уравнения это ненужные знания.
зачем знать как работает ДВС можно ведь просто сесть в машину и поехать. Ненужные знания
Семок, кепки и трико в присядке не хватает.
Звук тихии ужас
Blin ya zaputalsya v 40:00
Ещё не распутались? Нужна помощь? В чатике уже спросили?
Нью-Йорк
у меня есть нейрон, ну или бывал
вообще нейросети не пишутся на яп, они пишутся на языке шейдеров (на видеокарте)
Цель видео - показать самые основы нейросетей и продемонстрировать их работу. Работа с шейдерами и железом сюда не входит. Но замечание интересное, спасибо)
Всё не так. Все 3D-игры, для обсчёта "картины мира", т.е. для вычисления положения каждой точки полигона, делают дофига вычисления типа а * b + c. Производители чипов решили под это дело создать спец.чипы, которые засунули в видеокарты, поближе к видеопамяти. Современные видеокарты делают до 1 трлн. таких вычислений в секунду. Именно вот этих (а * b + c). Создатели нейронок подумали, что это же как раз то, что нужно! (А до этого также решили майнеры крипты). Т.е. умножение на веса это и есть то, что нужно для нейронки.
А вот "смещения" (т.е. прибавления ещё и "с") в теории нейронок я что-то не помню. Да и реальные нейроны в наших головах никакие "с" не прибавляют. Они только или пропускаю сигнал больше, или меньше (т.е. оперируют только весами). Однако, если видеокарты всё равно делают операцию "+ с", то и в современных нейронках также решили заюзать этот артефакт.
"язык шейдеров" это такой же язык программирования)
Вот у меня вопрос,а почему математики,решили себе забрать нейрон,почему они думают,что нейрон работает по вычислительной логике. От чего такая логика, если брать человека,то через наши органы, это глаза,уши,кожа,мы получаем данные из вне.Вот пример,ты идешь по улице,увидел девушку, и что у тебя в башке начались формулы вычислений,и ты начал вычислять,по алгоритмам а красивая это девушка или нет. Может в создания такой модели мы идем по ложному пути?
Это абстракция.
Формулы это всего лишь метод описания.
Нейроны в нейросетях это довольно примитивная модель "живых" нейронов, знающие люди говорят, что у неё не так уж много общего с биологическими нейронами, но тем не менее она позволяет решат задачи, с которыми классические алгоритмы справляются плохо или даже никак.
А вообще не понимаю претензий к формулам. Если полет камня описывается формулой значит ли что оно где-то "считается" или это просто законы вселенной? Так же и процессы в нашем мозгу могут описываться какими-то моделями, пусть даже невероятно сложными, но людей почему-то это задевает, сразу начинаешь бояться а вдруг ты не живой человек и просто биохимический компьютер, не правда ли?
Степень оценки девушки это абстракция очень высокого уровня. Она стоит на большом количестве уровней, на которые опирается. Красивая - значит хорошая для продолжения рода. Значит у неё гладкая кожа и грудь определенной округлой формулы. Округлость уже преломляет свет, свет в глазах возбуждает нейроны сначала глаза, потом суммируется в мозгу, вырабатывая импульс контраста на определенном участке и дальше он сравнивается с "«нормой» контраста в наклонных линиях в этом участке в этом контексте."
Оценка эта без чисел. Числа описаны не цифрами. Но их и не надо. Происходит переполнение, чаша нейронных окончаний проходит точку бифуркации, проливаются в синаптическую щель куски молекул, вызывая каскад; нейрон «перещёлкнулся» между одним из множества состояний, но вполне определенно: Скоринг говорит, «да».