принцип работы нейросетИИИИ есть торговые сЕти, социальные сЕти, нейро сЕти, рыболовные сЕти.. разместить товар в одной торговой (нейро, водосточной) сетИ. где? - в сетИ. одной сетИ. одна рыба положена в сЕть. рыба лежит в одной сетИ. стопкой лежат сЕти. (множественное число) выбросить информацию в социальные сЕти, разместить информацию в одной социальной сетИ. разместить в сетИ интернет
видел видео и понятней по нейросетям. автор сильно погряз в математической закостенелости и не может осознать, что если называть каждую переменную 3 символами, то не удивительно, что ничего не будет понятно. легче было бы дать полные имена каждой переменной, как это принято в программировании
Смотрю получаестья пи, такой думаю ха-ха похоже на "пи" смотрю дальше 31414 + 1, думаю "пи", и тут автор говорит про "пи" , и тут тогда взрыв башки от эмоций. это 3,14здец =)
Видишь ли, это тоже самое как если бы ты брал производную от sin(x). Производная от sin(x) равна cos(x). Тоже самое и тут, только вместо x у тебя другая буква - h. В общем ты умножаешь производную внешней функции по внутренней на производную внутренней по переменной.
А что если нейрону с большим весом поступило число приближенное к 0, а нейрону с малым весом поступило большое число, то получается нейрон с малым весом имел большее влияние на полученный результат?
Я посмотрел наверное с пару десятков видео про Nl и прочитал несколько десятков статей, но я до сих пор ниxpeна на понял как это работает.... 😢 Я пока сделал только один вывод - дадасапиенсы либо банально не умеют объяснять предмет для широких масс, либо сами не до конца понимают. Увы.
@@xxphall Логика в том, что если ты не умеешь объяснять (часто равно не знаешь предмет), то не нужно объяснять, ибо ты только запутываешь людей и тратишь их время. Сквозь тысячи видео/постов го*на очень сложно найти нормальные материалы. Теперь понятно?
Я, как зритель искушённый, всё, что хотел донести мистер Грант, понял. На самом деле, чтобы по-настоящему понять данный ролик, нужно не так много подготовки, как может показаться. Упомянутая тут теорема о классификации простых конечных групп, пожалуй, самый глубокий результат в математике. Осознав это, прочувствовав, можно испытать самые невероятные чувства... (покруче тех, которые испытывали древние люди, впервые осознав тот факт, что Земля имеет шарообразную форму)
Отличный интересный рассказ для не специалистов в этой области, т.е. для меня! Спасибо! С удовольствием послушал бы продолжение, больше погружающее в группы!
Нужно быть немного аккуратнее с обозначениями dF и dx всегда друг на друга дают нам производную, требование предела для dx не нужно. Ведь dx это дифференциал, а не приращение, а вот для приращения F уже нужно такое требование. Понятно, что тут не пытаются в строгость, но всё-таки, на второй минуте можно было просто использовать обозначения для приращений, а не дифференциалы писать. А то потом студент это запомнит и на экзамене ему тройку впаяют, и будут правы.
Гораздо проще это объясняется с точки зрения геометрии. Сначала мы выбираем характеристики, получаем н-мерное пространство характеристик. В этом пространстве у нас есть точки. Затем мы строим н - 1 мерную плоскость, чтобы разделить характеристики на 2 группы. Она определяется с помощью матрицы и и оффсета. По сути задача построения модели для обучения есть построение различных плоскостей, которые будут эффективно делить наши характеристики на каждом этапе до получения результата.
Нихера не понятно. Увы. Градиенты, спуски... Это понятно даже воробушку, но представить это на этой сети - не получается. Что, куда? Аа... уже не поспеваешь за роликом и энтропия в голове наслаивается и наслаивается превращаясь в ком "непоняток". Само видео - крутое, качественная анимация, вроде должно дать понимание, представление... но увы, в 45 лет это тяжело осознавать
Почему-то кто-то решает, что это число некрасиво, но кто сказал, что десятичная система самая красивая из выбранных? Уже представляю себе систему счисление с количеством знаков равным монстру Было бы ещё забавно, если бы число оказалось простым
При моделировании физ.процессов часто возникает задача алгоритмизировать полученные данные.Представленный материал огромное подспорье при создании математических моделей. Большая благодарность авторам!!😮
