На что способен один искусственный нейрон | Написал искусственный нейрон на C# с нуля.

Подписаться 367 тыс.

Просмотров 196 тыс.

50% 1

На простом примере рассмотрим как работает искусственный нейрон в искусственный нейронной сети. Напишем с нуля искусственный нейрон на языке программирования C#.
Обучим нейрон конвертировать мили в километры, а также конвертировать валюты по курсу.
✅ИСХОДНЫЙ КОД / iskhodnyi-kod-k-41051191
🔹 Telegram канал t.me/SergeySimpleCode
🔹 Наша группа ВК smplcode
✅ Доступ к исходному коду и спонсорство / simplecode
✅ donatepay.ru/don/SimpleCode
✅ BTC кошелек: 12oYfJnvt76wjJbpvfhM41m6KPz6uz4LD4
✅ Подписывайтесь на канал / @simplecodeit
00:00 ► что будет в уроке
00:33 ► как работает искусственный нейрон в нейронной сети
09:20 ► пишем искусственный нейрон на CSharp
16:10 ► обучаем искусственный нейрон без нейронной сети
#сишарп #simplecode #урокипрограммирования

Опубликовано:

16 май 2024

Ссылка:

Скачать:

Готовим ссылку...

Добавить в:

Мой плейлист

Посмотреть позже

Комментарии : 362

@SimpleCodeIT 3 года назад

Cамый лучший способ сказать "спасибо" - поставить лайк и и поделиться уроком с друзьями. Это очень мотивирует создавать полезные уроки =) ✅Доступ к исходному коду и спонсорство www.patreon.com/SimpleCode ✅ donatepay.ru/don/SimpleCode ✅BTC кошелек: 12oYfJnvt76wjJbpvfhM41m6KPz6uz4LD4

@film_universe_hub 3 года назад

Очень круто го на с++ такое

@film_universe_hub 3 года назад

@Sanya Novi Ого круто а можешь скинуть ?

@film_universe_hub 3 года назад

@Sanya Novi Спасибо буду играться с кодом

@vovanchik_ru4208 3 года назад

Хорошее видео, только с decimal ты это загнул :)

@film_universe_hub 3 года назад

@Sanya Novi Можешь запустить мой код ?

@user-lk2nn5ei5x 3 года назад

Блин, интересно! Не бросай тему нейросетей. Хотелось бы видеть теперь пример посложнее, например с 2, 3 нейронами.

@Ariman4238 3 года назад

И ещё с >=2 уровнями было бы хорошо

@Rameronos 3 года назад

И с нейроном смещения тоже. То есть получится такое постепенное обучение с простого к сложному)

@Lenny2012S 3 года назад

И осветить тему о различных методах/функциях активации и коррекции при обучении. Просто упомянуть их по классам этих функций

@randomra1880 3 года назад

Надеюсь такое видео выйдет в скором времени

@comrade_ilya 3 года назад

Пока нейрон обучался курс рубля изменился😂😂😂

@playwitharco3749 3 года назад

В точку!

@purplep3466 3 года назад

нужен API какой-нибудь

@MrMes 3 года назад

@@purplep3466 а смысл в эй пи ай? Смысл видео был в нейронной сети. С таким же успехом мы могли просто цифру домножать на коэффициент и всё. Но смысл был в нейронной сети.

@purplep3466 3 года назад

@@MrMes это было дополнение шутки

@Time_Developer 3 года назад

*Илья, в чём смысл твоего комментария?*

@demantools 3 года назад

Честно говоря интересовала тема машинного обучения, но было много не понятных вещей. А это видео, на мой взгляд, является наивысшей точкой педагогического навыка. 1) Аналогии 2) Объяснение более просто, но не теряя концепции о сложном. 3) Хорошие примеры. Мне личной крайне понравилось.

@zoodogood 3 года назад

Очень хочу увидеть принцип нейронной сети с учителем, вы хорошо объясняете, однозначно лайк

@dog-foxfo2887 3 года назад

Так это и есть обучение с учителем :) сеть обучается на данных из гугла, забитых в код, и в конце выдаёт значения на данных на которых не обучалась

@akstis4183 3 года назад

Всё гениальное - просто. Обожаю ваши уроки

@cotjiit1365 3 года назад

Как вы вовремя. Спасибо вам большое. Мне это реально помогло жду продолжения.

@pandalove6795 3 года назад

Надеюсь вы продолжите снимать видео на эту тему!

@awkwardquestion8643 3 года назад

Без преувеличения - одно из лучших объяснений сабжа которые я видел на русском, если не лучшее.

@aristotle1337 3 года назад

мам сматри я двачир))

@Jiontenay 3 года назад

Из +100500 просмотренного мной это самое лучшее объяснение сквозной нейронной сети причём именно в плане практики. Просто, лаконично и по делу. В других же тока мусолят теорию и нет ни какого простого примера который можно было бы самому поковырять и разобраться. На Гигхабе есть готовые сети но, там чёрт ногу сломит, что бы разобраться в сути реализации теории в коде. Данный пример легко портировать на любой другой язык так как код не большой и не перегружен сложным синтаксисом, а там можно уже допиливать как угодно.

@goodvin8554 3 года назад

Как обучать если ответ "нейрона" зависит от несколько входных цепей тема не раскрыта. В текущем искусственном примере можно было сразу получить вес разделив ожидаемый результат на число на входе.

@qts 3 года назад

@@goodvin8554 Кстати, да. Тоже думал над этим, но решил, что скорее я шизоид, чем автор видео)

@qts 3 года назад

@@goodvin8554 Возникает вопрос, как корректировать весы, когда их больше одного. Все сразу корректировать, или какие-то конкретные? Если какие-то конкретные, то по какому принципу их определять.

@user-lx5vv3uu8u 3 года назад

Сергей, добрейшего утра! Спасибо, спасибо тебе огромное!

@uzbekspotter 3 года назад

Класс, спасибо за труд.

@jasonkonan9023 3 года назад

Сергей, Спасибо вам большое!

@user-kz4xm7zk5c 3 года назад

Огромная благодарность, Сергей!

@aleksey8405 Год назад

Я прошёл ваши курсы по С# и по С++. В который раз убеждаюсь, что у вас большой преподавательский талант. Лаконичное, максимально ёмкое и понятное объяснение. Интересно и вызывает стойкое желание продолжать изучать тему. Таким и должно быть обучение. Спасибо!

@JJ_______ 3 года назад

Спасибо за то, что доходчиво обьяснили такую тему на простом примере. Всегда приятнее всего обучаться именно по Вашим урокам. Хотелось бы видеть больше видео с такими экспериментами на С++.

@Roman_SBB 3 года назад

Не понимал, что такое нейронные сети и как они работают, но теперь все встало на свои места

@ramilqurbanov4500 3 года назад

Такая же ситуация. Автор красавчик)

@sultanbakbergen 3 года назад

Как всегда, понятно, круто и не скучно!!!! Удачи во всем!! 😁✊

@AlbertCartel 3 года назад

Так легко объяснил, особенно что такое веса. Спасибо.

@arturssitdikovs4480 3 года назад

Очень круто ! Успехов и спасибо

@MrHazur 3 года назад

Очень интересная тема. С нетерпением, буду ждать продолжения.

@alexweb1786 3 года назад

Большое спасибо за Ваш труд,очень интересно,пожалуйста продолжайте тему!

@BzenkoWeb 3 года назад

Спасибо большее! Все оказалось намного проще чем я думал.

@lazycat8462 3 года назад

Спасибо! всё просто и понятно.

@pavlokopka2349 3 года назад

Спасибо, отличное обьяснение. Благодара тебе понял как работают эти все нейросети, хотя уже искал информацию гдето год! Ты лучший

@semenkrupin5237 3 года назад

Самое лучшее объяснение. Спасибо большое за предоставленный материал.

@gulnaran3740 2 года назад

Понравилось то, что просто и доступно! так преподнести может человек, который глубоко знает предмет! Спасибо!

@vitaliy1773 3 года назад

Никакой ютубер еще так не заслуживал моего лайка и подписки!

@erghost450 3 года назад

Лучший канал по программированию, спасибо огромное вам за уроки!

@noskov5 3 года назад

очень просто и доступно обьяснил, я вот не мог понять концепцию весов раньше.Все так просто, спасибо!

@marlenzhantore8218 3 года назад

Вы гений просто! Спасибо большое

@merci1ess001 3 года назад

Спасибо за видео

@kazuma_senpai7087 2 года назад

Просто идеально объяснил простым языком

@dudenarima2528 3 года назад

как всегда понятно, приятно и интересно поймет даже ребенок

@TheMrMadD0g 3 года назад

Супер! Самое доступное объяснение нейронок.

@nickjonas8257 3 года назад

Как же круто вы объясняете.

@paulgraf4140 3 года назад

Хорошее видео! Респект! 👍

@ValueLevit 3 года назад

Спасибо, интересно.

@emsigaming8947 3 года назад

Вау... Надеюсь в будущем будет больше видео об нейронных сетях... Помоему тема очень интересная 🙌🙌🙌🙌🙌

@bbnoWhat 2 года назад

Из всех просмотренных видео - это самое понятное, спасибо)

@user-zj4ub3cx3z 3 года назад

Спасибо, этот ролик был полезный и интересный.

@vomgame 3 года назад

Вы лучше всех объяснили. Спасибо за урок!!!!!

@user-dh8mg3gb6n 3 года назад

Спасибо!

@user-wf3jt4yx4u 3 года назад

Это очень крутой ролик!!!

@harada9230 3 года назад

Автор, запишите пожалуйста продолжение данной темы. Вы - единственный, кто смог просто и доступно не только объяснить, но и показать, как все работает. Буду рад, если увидите!)

@Arman82688 3 года назад

Супер! Спасибо!

@Vlad-sh5kj 3 года назад

Снимайте больше про нейросети. Очень интересно + понятно.

@lexacool8640 3 года назад

Как же годно, спасибо)))

@hankuphill1398 Год назад

Спасибо. Тоже как и многие тут перелопатил целую тьму информации не мог понят что нужно подать на вход. Очень ясно, вопросов не остаётся. Спасибо!

@vladproger2093 3 года назад

Очень доступно, совсем новичкам, конечно, могло быть не очень понятно. С удовольствием буду следить за новыми видео по этой теме, удачи!

@ivankuzmich4539 3 года назад

Очень годное видео, спасибо

@mikkimorfin5406 3 года назад

Круто👍.Лайк

@Lammax2012 3 года назад

Наконец-то я понял. Автор респект!!!

@jackbeen1204 3 года назад

Совсем не знаком с C#, но вы очень хорошо объяснили. Большое спасибо

@FlynnFromTaiga 3 года назад

Это очень круто, сразу видно, что автор разобрался.

@progerguide372 3 года назад

Проще и лучше вводных уроков по нейросетям на ютубе не видел. Это видео дало мне толчок к изучению нейросетей

@Bortyk 3 года назад

Про нейрон прикольно. Давай еще чего, Сергей!

@swaperman 3 года назад

Самый лучший и понятный ролик про нейросеть)

@tikitak9190 3 года назад

Просто о сложном! Правильный учитель!!!

@3x__ 3 года назад

спасибо!

@kostya1306 3 года назад

Крутяк! Я случайно сюда попал. Очень доходчиво! Думаю, я тут найду много интересного ))

@deltaeptat1546 3 года назад

Ну наконец-то кто-то объяснил мне что такое нейро-сеть без сложных уравнений и непонятных букв! Миша, 12 лет.

@nabievYTMCPvP 3 года назад

просто лучшее, или по крайней мере одно из лучших объяснений не только в СНГ, а и мире. Жду больше серий по нейронке)

@artlinestudio6735 2 года назад

Невероятно крутая штука. Спасибо Сергей! Еще бы знать, как объединить несколько нейронов.

@Artyom_4132 3 года назад

Классное видео! Попробуйте снять урок по созданию более сложной нейросети, например, нейросеть распознающую картинки или нейросеть, которая берёт данные с картинки и распознает на ней число 1 или 0, написанное от руки.

@xvostov_k 3 года назад

Блин чел, ты лучший

@LegoBuilderStudio 3 года назад

Давай больше о ИИ. Это просто невероятно круто👏👏👏👏👏👏👏

@goldenbook7875 3 года назад

Было очень интересно

@geraltt1455 3 года назад

ух очень круто!

@maksimeagle8620 3 года назад

Мало понятно , но безумно интересно

@zealot4325 3 года назад

Отличное объяснение

@GanovAlex 3 года назад

Спасибо, очень хорошо объясняете, интересная и актуальная тематика, будет очень хорошо, если будут дальнейшие видео 👍

@KameraRitter 3 года назад

Давай теперь многоуровневую нейронную сеть и рассмотри разные топологии - для полноценной серии по ИИ.

@DataScienceGuy 3 года назад

Качественно сделано, и не на обычном numpy как у доброго десятка других ютуберов.

@xn4pl 3 года назад

numpy используют просто для более быстрых операций над матрицами, когда используют множество нейронов, здесь тоже пришлось бы использовать библиотеку для работы с матрицами (либо упороться и написать функции самому, что полезно для образовательных целей, но контрпродуктивно для подобного урока), если бы нейрон не был один.

@yosipshepard3065 3 года назад

Замечательный тутор, переписал на C++ этот нейрон:)

@aleksandrgaziev4470 3 года назад

Очень интересно

@AlexKor94 2 года назад

Огромное спасибо за видео! Хотя сам я программирую только в 1с и на JS, Google Apps Script было очень интересно и главное понятно познакомиться с принципом работы искусственного нейрона (нейронных сетей). Однозначно лайк!

@Nikolai2033 2 года назад

Спасибо! Настолько упростить нейросети - это надо додуматься. Я уже посмотрел половину одного плейлиста по нейросетям на английском, там сложно капец, формул с матрицами целая куча, но потихоньку разбираюсь. А здесь хорошо объясняется именно базовый принцип. Предлагаю подробным образом чуть более сложную сеть сделать, хотя бы с 2-3 нейронами в одном скрытом слое.

@andreyrim 3 года назад

Спасибо. Лайк +1 подписчик.

@xvostov_k 3 года назад

только с тобой смог понять эту тему

@orestborovets2140 3 года назад

Круто, коротко и о главном

@slavavybornov5526 3 года назад

Отличное видео! Спасибо! Очень интересно как взаимодействуют между собой нейроны и какой результат они дают.

@nawakoff2581 3 года назад

Жду не дождусь ООП на C#

@nawakoff2581 3 года назад

@@medvedvshapke , ну я как раз таки уже довольно хорошо в него вник, в том числе благодаря Метаниту. Хотелось бы просто пересмотреть и повторить с точки зрения подхода автора канала.

@nawakoff2581 3 года назад

@@medvedvshapke тут согласен.

@serjoya1667 3 года назад

Спасибо за совет посмотреть канал метанит!Очень жаль ,что долго уроки выходят(((

@serjoya1667 3 года назад

@@medvedvshapke Спасибо ,я уже и сайт нашел)))

@xn4pl 3 года назад

ООП на C# имплементировано уже десятки лет, садись и пиши :)

@tigmen-panda3770 3 года назад

Спасибо! Очень люблю твои уроки! Единственное понятное объяснение как это работает на youtube Выпусти, пожалуйста, видос по нейронной сети (из нескольких нейронов) 🙏 И спасибо за видео про звёзды очень понравилось 🤩

@MLZimbo 3 года назад

Спасибо! Пойду создавать искусственный интеллект и захватывать Мир!

@alexeyfalcon4138 3 года назад

у меня IT оргазм, спасибо))))) классно объяснил и тема топ

@blackfire4530 3 года назад

Очень своевременное видео, я только начал изучать нейронные сети

@DataScienceGuy 3 года назад

Изучать нейронки и data science лучше все же с помощью python.

@blackfire4530 3 года назад

@@DataScienceGuy я знаю, но учить его пока что нет времени

@ottoflamel7253 2 года назад

прекрасно объяснил) хотелось бы курс по нейросетям небольшой

@serafimes 3 года назад

Гениальный пример с препадом

@avilchinskiistreaming 3 года назад

Наконец, нормальное практическое объяснение. Огромная просьба продолжить тематику.

@user-xg7me1tf8m 3 года назад

все круто, давай теперь большую сетку и задачу для нее посложнее. Ты лучший кто обьясняет, даже теперь моя бабуля, которая не знала как включить компьютер, после твоих уроков кодит на с＃

@mayboroda 3 года назад

Два комментария к автору видео: - в методе Train, скорее всего, надо вызывать метод ProcessInputData, а не писать еще раз реализацию метода - я видео слушал и решил сделать сам, так вот, очень важно подчеркнуть, что условие выхода из основного цикла тренировки это когда LastError > (строго больше) Smoothing || когда LastError < (строго меньше) -Smoothing (отрицательного сглаживания). Иначе цикл не закончиться. Я когда написал по памяти долго ждал :) потом пересмотрел и понял, что там минус Видео отличное, Вас приятно слушать.

@No9GOLEM 3 года назад

Я тоже попробовал повторить все, только на basic. Не знаю, в чем причина, но параметр Smoothing заработал непредсказуемо. Задал 0.00001 (как и у видео) и в один прекрасный момент значение ошибки застывает на месте, а итерации продолжаются до бесконечности. Нейрон перестает обучаться, а итерации продолжается. Подобрал Smoothing вручную - ввел 0.5 и о чудо! Уже после ВТОРОЙ итерации дало абсолютно правильный результат. Не знаю, в чем причина. Видимо прога, в котой я работаю, что-то химичит с дробными числами.

@Anti__Pixel Год назад

спасибо я сделал свою первую нейро-сеть!

@pieintie7277 3 года назад

Автор. Спасибо, всё очень понятно. У меня вопрос. Буду признателен если ответите. Возможно ли сделать так чтобы нейрон решал математический пример и развивался? Например начинал с 1+1, и развивался до такой степени чтобы решать сложные примеры (примеры со скобками, степени и т.д)?

@user-zz4uj1mr5f 10 месяцев назад

Это не совсем то, что я искал, но все равно интересно.

@BeInJavaUkraine 3 года назад

Странно, но вот никак руки не доходили прочесть обо нейронних сетках, а вот било интересно. Огромное спасибо, очень доходчиво, сразу понял, иногда даже учебники хуже обяснят)

@ssaasshhaa_UA 3 года назад

супер пояснение, спасибо! Идея - подобное видео, но где два нейрона задействовано, что бы создать простейшую нейросеть, и таким доступным способом показать ее

@user-hb4vd1ld4s 3 года назад

Классно. Попробую по такому принципу научить нейрон решать судоку. Чтобы он сам пришёл к верному алгоритму. Только вот навскидку, пока, не могу понять какие веса использовать.