Ролик про нейросети БЕЗ ГРОМКОЙ МУЗЫКИ

Подписаться 7 тыс.

Просмотров 11 тыс.

50% 1

Подгон для тех, кто заинтересовался предыдущим роликом. Это тоже самое, но без громкой музыки.
ссылка на телеграм t.me/programmcat
Таймкоды:
00:00 - введение
00:54 - датасет MNIST
01:36 - перцептрон
01:45 - нейроны
04:46 - веса и смещения
06:29 - функция активации
07:36 - прямое распространение
08:44 - обучение
10:14 - эпоха обучения
11:43 - вычисление ошибки
14:13 - обновленеи весов и смещений
15:36 - нерйросеть в Qt
#перцептрон #нейросеть #Qt

Опубликовано:

7 июн 2024

Ссылка:

Скачать:

Готовим ссылку...

Добавить в:

Мой плейлист

Посмотреть позже

Комментарии : 39

@user-bh2ot5ks8f 11 месяцев назад

Да, здесь речь лучше слышно 😊

@Mr.Ahavzi 11 месяцев назад

Доходчиво и внятно все рассказано, хотелось бы увидеть гайд по нейронке на Qt

@a1515mail 11 месяцев назад

Спасибо. Звук что надо.

@TheLogEdge 11 месяцев назад

Спасибо, так держать!

@user-kf4pk9kk9h 11 месяцев назад

Огромное спасибо, так намного лучше.

@user-fy3ld4zt1r 11 месяцев назад

Спасибо!

@timurgaranin 11 месяцев назад

Отлично!

@valeogamer 11 месяцев назад

Спасибо 💪👍

@nekipel Месяц назад

посмотрела таких же примерно 6-7 видео и только тут наконец-то поняла суть!

@de5877 8 дней назад

а можно музыку из Пираты Карибского моря, 4-й серии, "На странных берегах", а то без музыки совсем плохо воспринимается инфа, запили ещё ролик!! для фанатов этого фильма

@nikitaview1294 11 месяцев назад

Привет, классное видео! Я хотел спросить, я недавно прошел курс qt6 core intermediate, ты посоветуешь начать изучать qml или продолжить qt core advanced?

@programmcat 11 месяцев назад

одно другому не мешает

@aleksy920 6 месяцев назад

бля, кайф, обожаю тебя

@Monogreate 11 месяцев назад

Хороший контент, давай побільше такого!

@MarchenkoAnton 5 месяцев назад

Не совсем понял примерно на 12:09, когда вычисляем квадратичную функцию ошибки. В формуле там нужно квадрат разницы поделить на два и умножить на F(x) функцию активации. Не сказано в тексте что это за "Х" Это результат предыдущего нейрона скрытого слоя? но тогда на схеме не показан вообще скрытый слой. Или Х это результат выходного нейрона у которого мы просчитываем ошибку? Тогда почему не взять то же значение 0.32 ?

@MarchenkoAnton 5 месяцев назад

"Функция активации Для текущего выходного нейрона." В тексте. То есть все таки это функция активации применяемая к числу 0.32

@ipddip7642 11 месяцев назад

спасибо за Интересное Видео, НО Интересно было-бы узнать Почему именно Такая структура Сети? Интересно было-бы получить Оценку затрат на вычисление (количество операций)... Интересно было бы Проделать Устный пересказ действий по обучению Вперед-Назад на примере простой картинки размером 3х3, 4х4 элемента. Пошагово.Пощупать так сказать Ручками. А так создается впечатление, что Автор Сам до конца не понимает весьПроцесс Функционирования Перцептрона. А просто Пересказывает формулы.

@programmcat 11 месяцев назад

Именно такая структура сети, потому что её такую придумали в конце 60х годов. Почему именно этот пример? Потому что это традиция,начинать машинное обучение именно с такой нейросети. По поводу пощупать ручками всё там итак предельно ясно. Зачем одно и тоже сто раз повторять?