Отличный пример мощи нейронной сети, обученной с учителем - эксперимент с голубями, которых научили отличать снимок раковой опухоли от снимка здоровых тканей с точностью 99%. Голуби - не умные птицы, но у них в мозгу миллиарды нейронов, и отличное зрение. И 4 птицы за 15 дней! обучения отличают опухоль быстрее и точнее, чем опытный врач-онколог.
спасибо друг хорошие лекции! введение в ИНС ничего сложного, но как помню в универе курс по ИНС как пошла математика сплошная - мозг от скуки уходил в режим "а посмотрю ка я лучше на воробышков за окном"
Не могу понять, что представляет выборка в обучении с учителем? А вообще, хорошие видео. Делай продолжение с примерами реализации в програмовании (лучше в java)
Разница между тем, чтобы слушать веселые лекции о нейросети и понимать что написано в коде( а там будет только линал, матан и код на питоне) очень большая
не понятно по какому принципу происходит корректировка весов без учителя? когда с учителем - там разница между правильным и неправильным посылается на механизм корректировки весов.. а без учителя? ))
а без учителя вроде надо брать готовые формулы расчета весов или выводить свои. так что, учитель все же потребуется. На халяву компьютер считать не станет )))
Без учителя используем базу данных - есть входные данные и есть ответы для них - и каждый раз мы просто сравниваем на сколько сильно ответ отклоняется от реальных данных.
+AlexWhite Это ты описал обучение с учителем. И учитель - эта прога, которая сравнивает отклонения весов от реальных данных и корректирует веса. Т.е. с учителем - это когда в базе данных есть на каждый вариант есть готовый правильный ответ. Без учителя - когда есть набор вариантов без ответов.
Александр Дёмушкин, в любом случае должно быть то к чему стремится НС иначе она не поймёт чему обучатся. Если её учит человек указывая на каждый ответ это очень долго, проще придумать как это сделать программно - и некая база данных это то что нужно имхо.
насколько я понял из других источников во время функционирования как раз сеть не учится потому, что если многократно на вход одно и то же давать будет дисбаланс весов. Да и вообще после определенной эпохи обучения ошибка начинает не снижаться, а расти.
Как корректировать веса в случае с пончиками? Если на выходе у нас торты, пончики и конфеты, сеть должна гонять данные по кругу пока не отсеятся все варианты кроме одного?
![Peter Radko [CMTV]](http://yt3.ggpht.com/ytc/AIdro_kiKO4x9vMiEE1_S4atSjSTrH91_i8TrR1fItKEZRTwrKY=s48-c-k-c0x00ffffff-no-rj)