Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические результаты 

Дождались часть два! Спасибо!

Лучший лектор из всех, которых я встречал!

Вот уж не думал что настолько интересно будет . Спасибо

Первое видео из многих мною просмотренных в котором числа подставили в формулы, за одно это вам поклон до земли ).

Отличная лекция. Спасибо!!!

Спасибо за материал, очень интересно. А что касается негативных комментов, то они лишний раз подтверждают, что сколько людей, столько и мнений) Видать лекции тоже на вкус и цвет)

Спасибо огромное за лекцию!!!

Отличная лекция! Большое спасибо автору и тому кто это снял и выложил!

Все предельно понятно. Спасибо!

Просто о сложном. очень понятно и наглядно объясняет

Молодчинка!!! Спасибо ВАм!!!!

Отлично! Спасибо большое!

Очень ясное изложение! Классно.

Тема нейросетей для меня довольно сложная и именно этим она и привлекает. Поначалу непонятно совсем ничего, но изучая все больше материала все больше вникаешь в эту тему.

Очень хорошо для новичка. Многие моменты значительно прояснились.

Коллеги, наконец-то много полезных мелочей, а не просто стандартная медиа-модель НС!

классные лекции, спасибо

Интересная лекция, спасибо!

8:39 схема то как мастерски нарисована! Дизайнер от бога рисовал.

Спасибо!

Лекция супер! Спасибо.

отличная лекция

я правильно понимаю что часть 2 будет потихоньку выкладываться? Замечательный лектор, жаль не вживую слушаю!

Спасибо

Крутой препод!

Отлично!

Вау, удивительно, что я увидел это видел после 6 лет после публикации. Да, графическая карта... Сейчас по-моему она у каждого есть дома)

Нужен человек в команду, который хорошо разбирается в нейросетях, есть крупный проект, который имеет высокий потенциал коммерциализации

Все очень достойно, доступно и понятно. Но есть одна огромная оговорка которая применима не только этому лекатору а помоему ко всем кого я слушал по теме о нейронных сетях. (кроме одного кто сообразил что с этого и надо начинать... ссылка на праведника в конце поста). Они все грешат тем что начинают лекцию не с того. А начинать лекцию надо со следующего вступления: Коллеги, когда заходит речь о решении задач регрессионного типа, есть много способов подогнать под существующие данные(точки) некую кривую- полином, с тем чтобы потом с ее помощью прогнозировать. Вот на вскидку пара таких широкоизвестных способов: Kriging Lowess Spline Fourier series... Так вот, коллеги. Пресловутые нейронные сети, это всего то еще один способ подогнать кривую под существующие точки. У этого метода псть много плюсов, как и недостатков. И об этом мы поговорим сегодня.

Буду писать вопросы по ходу лекции

Уже знают. И все действительно только ввиде связей. Нужны связи они существуют, не практикует особь определенный навык или информацию, связи ослабляются или разрушаются, т.е. уходят в пассив. Но при этом часто связи не исчезают вообще даже если разрушены

Ошибка на слайде 12:48 у пороговой функции. сравнивать надо с 0.5

Потоки данных сформируют в нейросетевой модели ИИ понятия и индуктивные умозаключения, которые не будут иметь аналогов у человека. Затем последуют непредсказуемо необъяснимые действия. Но для этого нужно самообучение сети, пока же человек оценивает результаты и обучает сеть дальше продвижения не будет. Теорема Геделя в действии.

Досмотрел после 1.10 уже не понятно. А так все супер 😊

На "осень 2017" в описании немного подзавис... Всё-таки весна, наверное.

что значит "нет графической карты "?? 👀

Подскажите пожалуйста где можно почитать про свободные члены? Зачем они нужны? Спасибо!

А как насчёт того, чтобы снабдить ИИ способностью мыслить? (06-04. ОСНОВЫ ПРАВИЛЬНОЙ СИЛЛОГИСТИКИ (ГЛАВНАЯ ТАЙНА И СЕМЬ СЕКРЕТОВ РАСЧЁТА AEIO-СИЛЛОГИЗМОВ): ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-UL64zmluKJ8.html) СлабО?

41:50 А что сохраненые веса(константы) это не память?

А архивчик что не выложили?

Мне кажется можно придти к тому, что вообще от понятия нейронная сеть можно будет отказаться. Почему-то мне кажется, что нейтронная сеть просто реализует какой-то механизм (систему), с которым, на самом деле, можно работать иначе. Возможно у нашего мозга просто выбор был не очень большой, и он реализовал это так, но можно было и по-другому.

Я всего навсего слесарь КИП и А, и это мне что-то сильно напоминает. На старых крупных котельных и на ТЭЦ регулировку техпроцесса обеспечивают аналоговые регуляторы на операционных усилителях, обычно с тремя входными импульсами от датчиков и выходом на исполнительное устройство. Это что-же, мы слесаря кип ремонтировали микро нейросети, и обучали их, настраивая коэффициенты каждого импульса (у вас - задавая веса), чтобы регулятор правильно поддерживал необходимый технологический режим.

1:23:00 Ошибка в пороговой функции. График не соответствует условиям

14:38 пороговая : 1 if x>=0

Простейшая сеть для распознавания рукописных цифр в MATLAB учится на процессоре за несколько минут (максимум за несколько десятков минут).

После этого видео окончательно понял, как реализовать нейросеть

59:54 2022 а мы до сих пор гадаем где у функции стоимости глобальный минимум))

25:02 . почему отсутствует связь у Х1 на схеме с одним слоем и больше?

Нейросеть не что иное как модное название с красивыми картинками динамического программирования на суперпозициях функций. То есть получается это полиномиальная аппроксимация.

Keras для R есть.

57:37 10 млн наблюдений...так кофточек столько нет))) Это же сколько работы по наработке базы...

Здравствуйте. А постоянное ,,АЭ" это навсегда? Или алгоритмы не совместимы с материнкой? Если есть объяснение, укажите путь. Благодарю

4:45 солаб привет п.с. я знаю, что его тогда не было

Что за хрень, как нет видяхи? Сейчас в браузере можно обучать, даже без CUDA, через WebGL (данные в текстуры, шейдер считает, результат пишется обратно в текстуру), такую оптимизацию поддерживает, например Керас.

думаю провалов не будет. серьезных не будет. а сми разведут панику

как из 0,1 и -0,2 получилось 0,12?

почему ошибка это квадрат разницы?

19:39 то есть

зачем в русском переводе писать "биллионы", а не "миллиарды"?

Неплохо, но имхо, Дмитрий Романов несколько более цельно и точно объясняет.

хорошие лекции. нужная практическая инфа. а что слова паразиты, так тут не занятия словесности. коллега коллегу поймёт, понятненько?

!!!

Никак не могу привыкнуть к тому, что x1

В мозге чем глубже сеть, тем меньше ресурсов расходуется - классический природный рационализм. Во время лжи мозг расходует неимоверное количество ресурсов, что есть неадекватным с точки зрения природы

Спасибо большое автору, но манера подачи материала некудышная, такое впечатление, что это выступление на конференции перед специалистами в данной области, а не первая лекция. Например, формулировка задачи ни как не может звучать как: -"... классическая задача исключаещего или выглядит так...и картинка из которой ничего не понятно.. и много других подобных ситуаций которые превращают просмотр лекции просто во времяпрепровождение.

Можно и без математики, конечно будем все на пальчиках и кружочках объяснять

27:00 все три книжки АМЕРЕКАНЦЫ написали? видос очень интересный, жаль что универсальный язык плохо знаю

1.10

Термин "обучение" применительно к структурам называемыми "искусственные нейронные сети" не совсем корректен. Логичнее и правильнее называть это настройкой ИНС по заданным наборам входных (статистических) данных с ответами с целью получения наиболее точной предсказательной модели на получение ответов на такие же наборы входных данных. Любой процесс обучения подразумевает прежде всего его когнитивность (осмысленность) в котором всегда присутствует обьяснительная компонента. Модель ИНС же не может пояснить, почему ей получен именно такой, а не другой результат (ответ). Также не корректно ассоциирование с нейронами головного мозга, тк их устройство и поведение далеко еще не изучены. "Искусственный интеллект" (AI), "искусственные нейронные сети" были введены в обиход почти 70 лет назад и сохранились больше как пиар-термины.

Биллионы - это миллиарды по-русски

Со всем уважением буду писать возникающие вопросы по ходу лекции. Утверждение: 1.- "Информации как таковой внутри нейросети нет, если не считать веса." Разве? Динамическая информация не информация и в нейросети не содержится? 2.- "Мозг" думает не ячейками, "мозг" думает связями. Но это же не значит, что мы не можем использовать ячейки, правильно? Динамическая информация требует намного больше ресурсов для своего функционирования, и вряд ли эволюционный организм этот факт не заметил. Мне кажется ячейки "мозг" все-таки использует, но не для высшей нервной деятельности, а для низшей - для дыхания, потоотделения, сужения зрачков, для того что дается врожденными инстинктами, нет?

Компьютер который выигрывал у человека это не нейро сеть это программы на шахматных движках а нейросеть которая выиграла у этих движков альфа зеро называлась

Что-то жутко подозрительное на 1 ч 7 мин. Хорошая нейронная сеть у человека не меняет активационную функцию так внезапно как нам тут велят.

Спасибо, за содержание, но слушать непрятно такую речь. Тезисно набросайте на бумажке, и будет легче в два раза говорить.

Поднебесный после дурки сильно изменился.

Игра в шахматы давно решена?? надеюсь, ему кто-нибудь расскажет о разнице шашек и шахмат..видимо, ему она неизвестна

Рассказал про "ГО" и даже не рассказывал про то что ИИ открыл" все теоремы геометрии

"Если бы у нас был доступ" - colab.research.google.com

ПАСЕБА

Ничего непонятно, но очень интересно! "Приходилось ли вам читать научно-популярную или учебную книгу с чувством, что вы не совсем понимаете, что в ней написано? Если да, то, скорее всего, исходя из «презумпции невиновности автора», вы вините в этом себя: за свой недостаточно высокий уровень образования, узость кругозора, отсутствие необходимых способностей. Однако правильнее было бы исходить из «презумпции собственной невиновности», так как если вы внимательно вчитываетесь, но не понимаете адресованный вам (согласно книжной аннотации) текст, то виноваты в этом не вы, а автор. Ведь он взялся написать книгу для вас, а не для самого себя или узкого круга своих коллег. Однако для доходчивого и внятного изложения материала ему не хватило логической культуры . Что такое логическая культура? Это знание и соблюдение основных принципов и требований правильного построения и выражения мыслей как в устной, так и в письменной речи. Отсутствие такой культуры приводит к разнообразным логическим ошибкам, которые засоряют не только научное, но и повседневное мышление, мешают нам думать, общаться, понимать друг друга и самих себя. Неясность и неопределенность мышления, его непоследовательность и сумбурность, противоречивость и необоснованность является прямым результатом отсутствия должного уровня логической культуры. Мышление, соответствующее требованиям логики, подобно прозрачному ручью: сквозь воды которого виден каждый камушек и песчинка на дне. Мышление, построенное на нарушениях логических законов, подобно мутному потоку: в нем ничего не видно. Правда, некоторые говорят, что в мутной воде удобнее «ловить рыбу», то есть строить такие высказывания и создавать такие тексты - сложные и малопонятные для адресата, - в которых внешняя глубокомысленность и наукообразность маскируют внутреннюю непоследовательность и порой - бессодержательность. Вряд ли добросовестный человек может быть сторонником такой «рыбалки»". (Д.А.Гусев "Удивительная логика". М.:2010.,Стр.2)

Нейронные сети и ещё чего ,,дипленник,, Реши проблему инсульта, ЧМТ,выбитые функции... А болтать сегодня можно...и кто кого переговорит... А по инсульту ко мне...

Почему у российских лекторов так много пустой болтовни. Ведь эту лекцию можно легко по смыслу втиснуть в виде 5-10 минут.

Плохая лекция, вместо внятного пояснения общие фразы типа про "очевидные вещи", информация вырванная из контекста, без внятных пояснений, непоследовательно и скомкано. Зря потратил 1.5 часа.

Описать одним уравнением, что воспринимает человек, как не очень понятно очередное возвращение.

Вместо нейронных сетей russkaja-fizika.ru/sites/default/files/book/mozg._russkaya_teoriya.pdf

не очень лекция. очень много оговорок и недоговорок. понял что пытается втюхать лектор только потому, что уже читал про это

Да когда Савелье говорит что программисты нихера не знают как работает мозг, так оно и есть, Хотя бы книжки почитали бы.

Ээ,ээ,ээ,ээ,ээ так режит слух.

разные модели нейронных сетей / переобученность сети / -- do you realy think, it is working the same like a human brein??? то что вы демонстрируете, это аналог нервной системы обычных рефлексов, и вы эти рефлексы обучаете как ребенок учится ходить, в данной функции никогда не родится сознание. я нашел альтернативу, на много проще чем у вас, думает, видит сны, рассуждает, и на моём домашнем ПК, ненужен супер квантовый компьютер. если интересно пишите мне я расскажу в деталях

Что за ахинея ? В коре около 11 млрд нейронов, в целом, до 150 млрд. Каждый нейрон от 10 тыс до миллиона синапсов. Какие биллионый нейронов?

По количеству паразитных слов делаю вывод что лектор не в теме и ближе к шаману, а не к ученому.

что такое "пиксЕли"?)) это на каком языке? ужасная лекция, лектор будто впервые этим занимается. "вот икс, вот даблвэ, вот сумма, вот такие аппроксимирующие функции" - что? куда? явно где-то что-то упущено. А упущено само объяснение нейронов. С таким же успехом можно было начать с обратного распространения ошибки, если уж порядок неважен. "на эр нейронки не пишут, лучше пайтон или си" .. в конце лекции: "давайте откроем эрстудио" предлагает литературу 15-летней давности.. это я ещё молчу про косноязычие и "вот, вот, вот, вот, вот". Лучше уж посмотреть "3Blue1Brown" по сетям. Даже в английском варианте больше информативности. Ещё и с графикой. Или в переводе от Sciberia

Не надо цыкать, это противно. Извените

Лекция ужасная. Ритмика речи лектора отвратительная. С точки зрения подачи материала -100% (минус сто). Лектор "запарывает" материал. Скачет с 5го на 10е. Никакой системы. Важные моменты проскакивает никак не акцентируя и не разъясняя. У новичка от такой "лекции" будет только сумбур и каша в голове.

Хорошая лекция, плохая дикция. Постоянно у него всё "что-то там какое-то", формула "какая-то", реакция "какая-то", гостодьбох "как-то", высвобождаются "какие-то" элементы, долгий подбор слов. 2:47 - nocomment. Слушать, в общем, тяжело. Видимо, у остальных есть терпение)

Нервные сети

Спасибо

Спасибо