Нейронные сети за 10 минут
Что такое нейронные сети, и как они работают? Узнайте в этом видео!
Мы рассмотрим довольно простую нейросеть, но почти все принципы, о которых я расскажу, также применимы для построения и более сложных современных нейросетей.
Знакомиться с понятием нейронные сети мы будем на примере задачи классификации.
Вы узнаете, что такое нейрон, функция активации, нейронная сеть и многослойный перцептрон.
Вычисление в одном нейроне происходит следующим образом: вычисляется взвешенная сумма входных значений, прибавляется значение смещения (bias) и от получившейся суммы вычисляется функция активации. Важно, чтобы функция активации была нелинейной.
Выходы группы нейронов можно подать в другой нейрон, таким образом мы получим простую двухслойную нейронную сеть. Если нам нужно делать классификацию на N классов, то в последнем слое нужно поставить ровно N нейронов.
Такая архитектура называется полносвязная нейронная сеть или многослойный перцептрон.
В конце мы рассмотрим вычисление слоёв нейронной сети с точки зрения линейной алгебры – через умножение на матрицу весов и прибавления вектора смещения.
Меня зовут Дмитрий Коробченко, и на моём канале будет много чего интересного, так что подписывайтесь и нажимайте на колокольчик, чтобы ничего не пропустить: https://www.youtube.com/channel/UCh1n4S8xnt6glf3wZb0Rq7w?sub_confirmation=1
#Нейросети #ГлубокоеОбучение #ДмитрийКоробченко #НейронныеСети #МашинноеОбучение #ИскусственныйИнтеллект
Видео Нейронные сети за 10 минут канала Дмитрий Коробченко
Мы рассмотрим довольно простую нейросеть, но почти все принципы, о которых я расскажу, также применимы для построения и более сложных современных нейросетей.
Знакомиться с понятием нейронные сети мы будем на примере задачи классификации.
Вы узнаете, что такое нейрон, функция активации, нейронная сеть и многослойный перцептрон.
Вычисление в одном нейроне происходит следующим образом: вычисляется взвешенная сумма входных значений, прибавляется значение смещения (bias) и от получившейся суммы вычисляется функция активации. Важно, чтобы функция активации была нелинейной.
Выходы группы нейронов можно подать в другой нейрон, таким образом мы получим простую двухслойную нейронную сеть. Если нам нужно делать классификацию на N классов, то в последнем слое нужно поставить ровно N нейронов.
Такая архитектура называется полносвязная нейронная сеть или многослойный перцептрон.
В конце мы рассмотрим вычисление слоёв нейронной сети с точки зрения линейной алгебры – через умножение на матрицу весов и прибавления вектора смещения.
Меня зовут Дмитрий Коробченко, и на моём канале будет много чего интересного, так что подписывайтесь и нажимайте на колокольчик, чтобы ничего не пропустить: https://www.youtube.com/channel/UCh1n4S8xnt6glf3wZb0Rq7w?sub_confirmation=1
#Нейросети #ГлубокоеОбучение #ДмитрийКоробченко #НейронныеСети #МашинноеОбучение #ИскусственныйИнтеллект
Видео Нейронные сети за 10 минут канала Дмитрий Коробченко
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
[DeepLearning | видео 3] В чем на самом деле заключается метод обратного распространения?Нейросеть. Самый детальный гайд.Как НА САМОМ ДЕЛЕ работает нейросеть?Делаю нейросеть с нуляC++ Tutorial for Beginners - Full CourseНейронная сеть. Часть 2. Рисунок из фотографии.Как устроены искусственные нейронные сети? — НаучпокНа что способен один искусственный нейрон | Написал искусственный нейрон на C# с нуля.Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические результатыНЕЙРОСЕТИ: ОсновыНейронные сети за 30 минут: от теории до практики.[DeepLearning | видео 1] Что же такое нейронная сеть?Нейронная сеть. Часть 5. Простые эксперименты.Как работает нейронная сеть ПРОСТЫМ ЯЗЫКОМ? ВСЕ ЧТО НУЖНО ЗНАТЬ НОВИЧКУ за 16 минут [ЧАСТЬ 1]Эволюция "цифровых деревьев". Версия2.Keras - обучение сети распознаванию рукописных цифр | #8 нейросети на PythonВидеоинфографика. Видео 1: Введение в нейронные сетиКак я начал изучать нейросети и pythonУчимся обучать нейронные сети, за 30 минут от теории до практики.Deep Learning на пальцах 5 - Нейросети на практике