Не скажу, что заполняемые от руки истории болезни остались в далёком прошлом. Однако российские врачи наших дней, кого я видел, историю болезни, как и остальную документацию ведут теперь иключительно в электронном виде на центральном сервере больницы через персональный компьютер в своём кабинете.
@@user-tg8vr1nx1s не надо обвинять меня в том, чего я не писал. Написано же: ""... кого я видел ...". Или вы дальше первого предложения никогда не читаете, тут же бросаетесь отвечать? Даже при том, что Москва - это не Россия, больницы в остальных крупных городах тоже компьютеризированы. А что касается сельских больниц, то там и в советские времена с медициной был полный мрак, не до компьютеров. Если во времена Брежнева роль праздничной витрины социализма исполняло государство ГДР, то в наши дни эту роль забрала себе Москва.
Это очень хорошее видео. Оно состоит из понятных рассуждений и обостряет интерес к продолжению. Особенно интересен алгоритм подбора весов и конечно многое другое.
Очень хорошее видео. Интересно, доступно, полезно. Можно использовать это видео как один из нейронов, активация которого позволяет распознать любое видео как крутое.
Очень доходчиво! Хотя и сжато! Матрицы и веса, конечно, не новое, известны из курса высшей математики😃 но главная идея, видимо, в том, что трудоёмкая ручная работа по вычислению значений переложена на компьютеры! Про сигмоиду и ее простое использование))) в операциях мне понравилось!
Люблю 3blue1brown. Когда начинал заниматься нейросетями пересмотрел все видео по этой теме. Отличный перевод, однако если вы действительно хотите этим заниматься, то умение смотреть и понимать, что говорит автор в оригинале - обязательное условие. Учите английский!!!
Стал изучать нейросети и как раз разбирал пример кода именно этот. Где обучается сеть на базе картинок 28*28. Видео дало более глубокое понимание работы принципа, взаимосвязей, за это огромное спасибо! В примере лектор сказал что это темный ящик и не было понимания как это связано с линейной алгеброй! Тут все стало понятно, ( хотя это ага эффект и иллюзия ;))ибо в обучении сказали что это чёрный ящик. С нетерпением жду продолжение. Очень крутое объяснение про механизм весов, принцип работы, активации. Но чучуть базово изучить как работает мозг с точки зрение нейрофизиологии тоже полезно для полноты картины и объема понимания! С нетерпением жду продолжения как проходит обучение! Вы делаете очень крутую работу!
Спасибо за хороший перевод, исходник очень крутой и понятный при этом. Благодаря переводу он стал доступен для РУ сегмента. Жаль остальные видео только с сабами (несколько корявыми, но и на этом спасибо, тем кто эти сабы делал). На клоунов-гуру англ языка и озвучки не обращайте внимания. Главное начинка конфеты, а не обёртка, особенно учитывая, что конфета бесплатная.
14:45 опечатка. В векторе сдвигов последний элемент должен быть bk, а не bn. Произведение слева - вектор столбец длины k+1 (во втором слое k+1 нейронов). P.S. Автору и переводчику огромный респект! Самое крутое объяеснение нейросети. Ждём продолжения переводов. По линейной алгебре тоже огонь, советую. Даёт геометрическую интуицию и реальное понимание, а не тупое зазубривание алгоритмов, как это обычно учат в школе/универе.
Огромное спасибо за то, что вы делаете. Надеюсь, это не будет заброшено, ведь в России так мало людей, которые интересуются подобным контентом((( Очень-очень хотелось бы увидеть видео в переводе о кватернионах)
@@Huiko_Vsratich технологические инновации идут не только "оттуда", а их создают во всём мире, где Россия, Индия и Китай занимают лидирующие позиции. В России же не все недоразвитые, как ты.
@@Huiko_Vsratich чтобы писать об инновациях, нужно к ним хотя бы приблизиться немного. А судя по тому, что вы пишете, вы черпаете знания об инновациях из жёлтой прессы.
@@Huiko_Vsratich Как бомжи с бутылкой водки рассуждают о политике, так и ты о инновациях. А у самого даже не хватает душка собрать шмотки и уехать в развитую страну. Но только ты там нахер не сдался никому, поэтому без вариантов.
Наконец-то понятное объяснение работы нейрости, другие статьи и видео объясняли слишком замудрено и много терминов использовали Не понял только зачем нужны сдвиги(если можно объясните пожалуйста, хочу сам создать проект с нейросетью, но так и не понимал, как они работают) и как всё-таки обучаются нейросети(жду видео)
Сел поесть, Ну и думаю, посмотрю что-нибудь интересное :-) Если умножить разные виды еды на разные напитки, то получится набор блюд, В среднем которое вы любите есть. Ну от 0 до 9. Вот такая математика
Парни, спасибо за перевод, вы большие молодцы! Есть маленькое замечание, русскоязычный голос звучит странновато, если воспроизводить видео в ускоренном режиме, тембр голоса неузнаваемо меняется независимо от параметра ускорения, от 1.25х до 2х.
Отлично.Толково.Логично.Ясно.Без воды в решето налита информация.Спасибо автору ролика.И переводчику.Ждем новые Проекты.Переводы.Успехов.784. 28. 28. Всего то 13 тыс. Функций.Ага.Не так уж и много.
Наш мозг пытается понять как он устроен.. И не просто пытается понять, а уже вполне конретно многое понял и сделал штуки похожие на себя! Как же причудливы формы движения материи во вселенной
Используете специальный психологический приём, когда вы отделяетесь от собственного мозга и как бы наблюдаете извне, чтобы создать вид, что вы исследователь или чтобы показать, что вы исследователь?
Естественно, мозг не может исследовать сам себя. Отсюда вывод, что мы это не мозг. Мозг лишь машина и не умеет мыслить, подобно компьютеру и нужен пользователь, который будет этой машиной управлять, пользователь это и есть тот, кто думает.
@@Last_Player555 Спорные утверждения. Во первых может мозг исследовать сам себя, ну, не в прямом конечно смысле, а вот чужой мозг в томографе запросто. И исследуют и много чего уже известно
@@naturetechno6001 на томографе можно лишь увидеть следствие мышления, увидеть как работает машина. Это то же самое, что изучать прибором автомобиль, видеть как срабатывает руль или педали, передачи, и делать выводы на этом, почему автомобиль едет, но не видеть водителя, потому, что он скрыт от прямого наблюдения.
Приятно когда не нужно делать лишних действий а просто закинуть 📸 или 📹 в дизайнерскую среду. С описанием К её ретушированию И на выходе получить желаемый результат. ЭТО не просто Ускоряет процесс редактирования и обработки 📸 а Выводит его на новый мировой уровень. Редактор Wombo Al Основан на одном из фильтров компании Adobe И является независимым проэкт ом но его развитие и обучение путём проб и ошибок и их исправлении позволяет ускорить процесс обучения всей Нейросети компании Adobe. Проэкт Wombo Al Появился на свет недавно буквально в Феврале 2021 года. И нуждается в раскрутке и возможном Спонсировани.
ещё PDA распознавали циферки и буковки из рукописного ввода. но ведь у них не было мощных процессоров и нейросеть там бы тормозила. тогда как они это делали? ответ очень прост! они использовали расстояние Хэмминга - en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance если циферки от 0 до 9 представить в виде 1-мерного массива (расположить все пиксели от верхнего-левого угла до правого-нижнего), то получим 10 одномерных массивов. у рукописного ввода определяем границы символов (тупо сканируем по вертикальным и горизонтальным линиям где хоть 1 не белая точка встрачается пока не будут найдены строки и столбцы границ символов), а каждый символ масштабируем до размеров тех 10 эталонов и тоже приводим к 1-мерному массиву. затем каждый символ сравниваем по расстоянию Хэмминга с 10 эталонами и где расстояние Хэмминга меньше - та цифра это и есть! возможно описание кажется длинным, но это самое простое, эффективное и быстрое (для процессора и памяти компьютера или телефона) решение. да, вот так вот просто можно распознавать рукописный ввод. можно буквально за час написать и поиграться. безо всяких нейросетей. вывод: учим математику ;-)
Супер! Что такое расстояние Хемминга для двоичных чисел я знал раньше (код Грея и все такое) но сейчас взглянув на указанную статью в Википедии был немного обескуражен тем, что "расстояние" для не-двоичных наборов вычисляется как кол-во не совпадающих разрядов, не важно кол-во возможных состояний разряда. То есть расстояние между белым и почти-белым пикселем равно 1 также как и между черным и былым! И это при том, что разложив два набора в двоичный вид (по сути, лишь изменив форму представления), получится другое расстояние! А так наводка на использование расстояния Хемминга для распознавания образов меня впечатлила, я про такое не знал, сразу (Остапа понесло) стал представлять распознавание отпечатков пальцев, жесты и т.п. Респект!
черт побери, это вообще нормально что я не только понял что было показано в этом видео, но и правильно представлял себе общую концепцию того как это работает? это настолько странно, что мне кажется я что-то неправильно понял))
Нейроны не "зажигаются" а достигают предела при котором происходит электрический пробой нейрона. Такая сеть очень сложна для начинающего. Надо начинать с сети которую невозможно больше упростить. Нейроны да - можно обозначать числами, но только целыми числами дробные числа усложняют задачу.
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.
![[DeepLearning | видео 2] Градиентный спуск: как учатся нейронные сети](http://i.ytimg.com/vi/f9oDe4Yq4E0/mqdefault.jpg)
![[DeepLearning | видео 2] Градиентный спуск: как учатся нейронные сети](/img/tr.png)
Я надеюсь что людей, которые действительно понимают насколько это полезное видео, очень много
вряд ли это люди...... ха ха ха
@@Xanadu379 могу сказать что я человек
@@Darkness-es3zb конечно, по нику же понятно.
@@Xanadu379ахахахахаха
Эта серия роликов, она - на вес золота
Спасибо большое автору за перевод и за то что делает материал для русскоязычных новчиков, пока еще не знающих английский, более доступным на старте.
Теперь осталось распознать почерк врача
Теперь у меня появилась цель в изучении нейронных сетей
Не скажу, что заполняемые от руки истории болезни остались в далёком прошлом. Однако российские врачи наших дней, кого я видел, историю болезни, как и остальную документацию ведут теперь иключительно в электронном виде на центральном сервере больницы через персональный компьютер в своём кабинете.
@@radikusmanov7574 ты хотел сказать московские врачи?
@@user-tg8vr1nx1s не надо обвинять меня в том, чего я не писал. Написано же: ""... кого я видел ...". Или вы дальше первого предложения никогда не читаете, тут же бросаетесь отвечать?
Даже при том, что Москва - это не Россия, больницы в остальных крупных городах тоже компьютеризированы. А что касается сельских больниц, то там и в советские времена с медициной был полный мрак, не до компьютеров. Если во времена Брежнева роль праздничной витрины социализма исполняло государство ГДР, то в наши дни эту роль забрала себе Москва.
@@radikusmanov7574 , еще бы я твои бредни читал, много тебе чести)
Читаю книгу по нейросетям «глубокое погружение», и тут материал прям все по полочкам ставит сразу огромный респект за перевод !!!
кто автор? не подскажете
@@morisunkas8301
Николенко,Кадурин, Архангельская
Не останавливайтесь пожалуйста! Очень интересно!
Просто замечательный перевод, продолжайте!!!
Это очень хорошее видео. Оно состоит из понятных рассуждений и обостряет интерес к продолжению. Особенно интересен алгоритм подбора весов и конечно многое другое.
Это просто лучшее, что можно найти на данную тему. Спасибо!
Впервые плюсанул до просмотра, потому что раньше смотрел это видео на английском. Спасибо за перевод.
Спасибо. Было познавательно. Объяснили даже понятнее преподавателей с вышки.
Релью - это сила, я даже не знал об этом, это шикарная возможность оптимизации ресурсов, СУПЕР спасибо.
Вот только обрезает он только левую часть. Если сверху накрутить еще max() и получить max(min(0,a),1), то будет обрезать в двух сторон
Спасибо огромное, как раз то что нужно!!! С нетерпением жду следующего видео)
Спасибо автор, наконец то хоть что-то понятно становится.
Спасибо за видео) хотелось бы увидеть серию видео про линейную алгебру в этом переводе
Самое эффективное вступление в тему, из тех, что мне известны.
Подписка и лайк.
Очень хорошее видео. Интересно, доступно, полезно. Можно использовать это видео как один из нейронов, активация которого позволяет распознать любое видео как крутое.
Очень доходчиво! Хотя и сжато! Матрицы и веса, конечно, не новое, известны из курса высшей математики😃 но главная идея, видимо, в том, что трудоёмкая ручная работа по вычислению значений переложена на компьютеры! Про сигмоиду и ее простое использование))) в операциях мне понравилось!
Хорошая озвучка. Не останавливайтесь, продолжайте. Подписался.
спасибо, перевод отличный, полезность информации стремится к ста процентам
Сомневаюсь что с текущим переводом вы уловили суть.
@@bigsponsor критикуешь - предлагай. что можешь посоветовать "понятного"?
@@bornfram6257 Учить английский
@@monochrome6051 Автору, не мешало бы Русский выучить, для начала.
И ста лайкам 🔥
Автору большое спасибо!
Лучше поняла все просмотренное, когда вспомнила прогу, где по фото человека ищут похожих/того же самого. Автору спасибо. за видео!
Люблю 3blue1brown. Когда начинал заниматься нейросетями пересмотрел все видео по этой теме. Отличный перевод, однако если вы действительно хотите этим заниматься, то умение смотреть и понимать, что говорит автор в оригинале - обязательное условие. Учите английский!!!
Стал изучать нейросети и как раз разбирал пример кода именно этот. Где обучается сеть на базе картинок 28*28. Видео дало более глубокое понимание работы принципа, взаимосвязей, за это огромное спасибо! В примере лектор сказал что это темный ящик и не было понимания как это связано с линейной алгеброй! Тут все стало понятно, ( хотя это ага эффект и иллюзия ;))ибо в обучении сказали что это чёрный ящик. С нетерпением жду продолжение. Очень крутое объяснение про механизм весов, принцип работы, активации. Но чучуть базово изучить как работает мозг с точки зрение нейрофизиологии тоже полезно для полноты картины и объема понимания! С нетерпением жду продолжения как проходит обучение! Вы делаете очень крутую работу!
Ух ты, уже четыре года прошло с твоего комментария. Как успехи в изучении данной темы?
В общем, спасибо, ждем продолжения.
Спасибо большое за отличное видео и перевод!!!!
Благодарю за видео. Жду продолжение !
Мало что понимаю в математике и IT, но было очень интересно посмотреть!
Спасибо за хороший перевод, исходник очень крутой и понятный при этом. Благодаря переводу он стал доступен для РУ сегмента. Жаль остальные видео только с сабами (несколько корявыми, но и на этом спасибо, тем кто эти сабы делал).
На клоунов-гуру англ языка и озвучки не обращайте внимания. Главное начинка конфеты, а не обёртка, особенно учитывая, что конфета бесплатная.
Наконец-то нормальное видео на примере, молодцы!
всё чётко сжато, настоящий талант
14:45 опечатка. В векторе сдвигов последний элемент должен быть bk, а не bn. Произведение слева - вектор столбец длины k+1 (во втором слое k+1 нейронов).
P.S. Автору и переводчику огромный респект! Самое крутое объяеснение нейросети. Ждём продолжения переводов. По линейной алгебре тоже огонь, советую. Даёт геометрическую интуицию и реальное понимание, а не тупое зазубривание алгоритмов, как это обычно учат в школе/универе.
Тоже заметил.
И где ты тут увидел суть обучения нейронки?
где найти видео номер3 про линейную алгебру упоминаемую автором в данном видео?
ты либо с марса прилетел?)
Хах. Точняк! Ведь b соответствуют след.слою, а не пред.
Большое спасибо автору перевода
Это просто невероятно круто!
Спасибо, прекрасное объяснение
Огромное спасибо за то, что вы делаете. Надеюсь, это не будет заброшено, ведь в России так мало людей, которые интересуются подобным контентом(((
Очень-очень хотелось бы увидеть видео в переводе о кватернионах)
Мало? Дурной што ли?
мда уж...
@@Huiko_Vsratich технологические инновации идут не только "оттуда", а их создают во всём мире, где Россия, Индия и Китай занимают лидирующие позиции. В России же не все недоразвитые, как ты.
@@Huiko_Vsratich чтобы писать об инновациях, нужно к ним хотя бы приблизиться немного. А судя по тому, что вы пишете, вы черпаете знания об инновациях из жёлтой прессы.
@@Huiko_Vsratich Как бомжи с бутылкой водки рассуждают о политике, так и ты о инновациях. А у самого даже не хватает душка собрать шмотки и уехать в развитую страну. Но только ты там нахер не сдался никому, поэтому без вариантов.
Благодарю тебя! Мне важно все, что ты совершаешь в мире.
Гениально... Сканер, сравнение и вероятность... Так просто...
спасибо за старания, +100500!
С такими видео изучать нейросети молодым людям будет гораздо легче
Наконец-то понятное объяснение работы нейрости, другие статьи и видео объясняли слишком замудрено и много терминов использовали
Не понял только зачем нужны сдвиги(если можно объясните пожалуйста, хочу сам создать проект с нейросетью, но так и не понимал, как они работают) и как всё-таки обучаются нейросети(жду видео)
Переводите смело все видео с того канала и распределяйте по плейлистам.
Цены этому делу не будет.
дададада
озвучка тоже топ , а лучше напишите нейронку которая парсит все с оригинального канала и сама переводит, и сделайте это вводным видео
Давай продолжение, всё очень круто!!!
Сел поесть, Ну и думаю, посмотрю что-нибудь интересное :-) Если умножить разные виды еды на разные напитки, то получится набор блюд, В среднем которое вы любите есть. Ну от 0 до 9. Вот такая математика
Там исключение прописывать надо) молоко с рыбой например)
Не умножить, а сложить/объединить...
Что в итоге то получил , 798 набор блюд?:))) Нахрен повров, пусть нейронка стряпает:))
Добро пожаловать в комбинаторику!) у Райгородского есть крутейшие лекции по ней)
Довольно понятно и доступно даже для блондинки
видео не видел еще, но подписался уже.
вау очень круто и понятно
спасибо
Мне почему то и страшно за будущее, но одновременно и интригующе, куда же мы придем)
Ждём продолжения!...
Давайте следующее. Куда донатить?
+++
+++
+++
Похоже что и в природе нет 2 части
@@bublik20 есть
крутое видео и крутой перевод(всё достаточно понятно)
Только подумал, что оригинальное видео нужно перевести и в рекомендациях увидел перевод.
Жду продолжение до обеда!
Автор сделай пожалуйста продолжение этой темы.
прекрасное видео
очень доходчиво интересно и по делу , строго лайк и подписон
Ну и сардельку тебе в попу
Ребята из amplify нашли очень правильное место для размещения своей рекламы - браво!
Это просто фантастика!
Шедевр
Перевод огонь!
Замечательно!
очень интересно как мы учимся))
Спасибо!
Теперь понятно откуда взялось photomath
Хауди Хо решил не запариваться над поиском информации
Очень крутое объеснение
Все понятно! Все хорошо рассказано, но это потому что про нейросети я читал до этого.
Все понятно пока....Погнали дальше!
Кайф, жду 2 частт
Возможно я что-то понял, а возможно нет, но это мы поймем потом, а пока я ничего не понял.
Вот очень простое объяснение что такое нейросеть и как работает ua-cam.com/video/5UL0KTpDUJw/v-deo.html
DeDim для этого нужно время, но времени нет
Потом скайнет раскажет
я тоже, но! Моя нейросеть хоть и в ступоре(сраный гуманитарий), идём дальше, тренируем биологическую нейросеть дабы понять электронную)
@@user-gf4nd8in2m а шо недоступно та?
очень интересно. ну вы в курсе.
Но очень интересно!
Получается, что чем больше ассоциаций - тем лучше.
Парни, спасибо за перевод, вы большие молодцы! Есть маленькое замечание, русскоязычный голос звучит странновато, если воспроизводить видео в ускоренном режиме, тембр голоса неузнаваемо меняется независимо от параметра ускорения, от 1.25х до 2х.
UPD: это искажение голоса только на IPad, на Андроид-телефонах и на десктопе под Linux всё нормально.
I met that magic when bought the FineReader program of the ABBYY company in 1996. It was great.
Может дальше переводы начать? Хороший перевод. Смысл передан.
Лайк!
Отлично.Толково.Логично.Ясно.Без воды в решето налита информация.Спасибо автору ролика.И переводчику.Ждем новые Проекты.Переводы.Успехов.784. 28. 28. Всего то 13 тыс. Функций.Ага.Не так уж и много.
Наш мозг пытается понять как он устроен.. И не просто пытается понять, а уже вполне конретно многое понял и сделал штуки похожие на себя! Как же причудливы формы движения материи во вселенной
Используете специальный психологический приём, когда вы отделяетесь от собственного мозга и как бы наблюдаете извне, чтобы создать вид, что вы исследователь или чтобы показать, что вы исследователь?
@@lastchance9005 Та наверно нет
Естественно, мозг не может исследовать сам себя. Отсюда вывод, что мы это не мозг. Мозг лишь машина и не умеет мыслить, подобно компьютеру и нужен пользователь, который будет этой машиной управлять, пользователь это и есть тот, кто думает.
@@Last_Player555 Спорные утверждения. Во первых может мозг исследовать сам себя, ну, не в прямом конечно смысле, а вот чужой мозг в томографе запросто. И исследуют и много чего уже известно
@@naturetechno6001 на томографе можно лишь увидеть следствие мышления, увидеть как работает машина. Это то же самое, что изучать прибором автомобиль, видеть как срабатывает руль или педали, передачи, и делать выводы на этом, почему автомобиль едет, но не видеть водителя, потому, что он скрыт от прямого наблюдения.
Круууть!
СПАСИБО.
ничего не понял, но очень интересно
Даже решил подписаться 🤔
Если бы я не был знаком с нейросетями с таким говно-переводом тоже бы ничего не понял.
Тоже не понял что скозали.Я такие вычисления не проходил .Были токо дроби .
@@nikolay2597 ору
ахахахах
Приятно когда не нужно делать лишних действий а просто закинуть 📸 или 📹 в дизайнерскую среду. С описанием
К её ретушированию
И на выходе получить желаемый результат.
ЭТО не просто Ускоряет процесс редактирования и обработки 📸 а Выводит его на новый мировой уровень.
Редактор Wombo Al
Основан на одном из фильтров компании Adobe
И является независимым проэкт ом но его развитие и обучение путём проб и ошибок и их исправлении позволяет ускорить процесс обучения всей Нейросети компании Adobe.
Проэкт Wombo Al
Появился на свет недавно буквально в Феврале 2021 года.
И нуждается в раскрутке и возможном Спонсировани.
Я тут из будущего. У нас появился умный ИИ Chat GPT
Напоминает урок про «Как нарисовать сову», точно так же будет долго-долго рисуем два кружка, а потом просто дорисуйте недостающие детали.
Спасибо
ещё PDA распознавали циферки и буковки из рукописного ввода. но ведь у них не было мощных процессоров и нейросеть там бы тормозила. тогда как они это делали?
ответ очень прост! они использовали расстояние Хэмминга - en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance
если циферки от 0 до 9 представить в виде 1-мерного массива (расположить все пиксели от верхнего-левого угла до правого-нижнего), то получим 10 одномерных массивов.
у рукописного ввода определяем границы символов (тупо сканируем по вертикальным и горизонтальным линиям где хоть 1 не белая точка встрачается пока не будут найдены строки и столбцы границ символов), а каждый символ масштабируем до размеров тех 10 эталонов и тоже приводим к 1-мерному массиву. затем каждый символ сравниваем по расстоянию Хэмминга с 10 эталонами и где расстояние Хэмминга меньше - та цифра это и есть!
возможно описание кажется длинным, но это самое простое, эффективное и быстрое (для процессора и памяти компьютера или телефона) решение.
да, вот так вот просто можно распознавать рукописный ввод. можно буквально за час написать и поиграться. безо всяких нейросетей.
вывод: учим математику ;-)
Супер! Что такое расстояние Хемминга для двоичных чисел я знал раньше (код Грея и все такое) но сейчас взглянув на указанную статью в Википедии был немного обескуражен тем, что "расстояние" для не-двоичных наборов вычисляется как кол-во не совпадающих разрядов, не важно кол-во возможных состояний разряда. То есть расстояние между белым и почти-белым пикселем равно 1 также как и между черным и былым! И это при том, что разложив два набора в двоичный вид (по сути, лишь изменив форму представления), получится другое расстояние! А так наводка на использование расстояния Хемминга для распознавания образов меня впечатлила, я про такое не знал, сразу (Остапа понесло) стал представлять распознавание отпечатков пальцев, жесты и т.п. Респект!
@@eugenedukatta9355 и главное работать будет даже "на ардуине" потому как незатратно по CPU ;-)
спасибо
черт побери, это вообще нормально что я не только понял что было показано в этом видео, но и правильно представлял себе общую концепцию того как это работает? это настолько странно, что мне кажется я что-то неправильно понял))
На то и создают подобные видео, чтобы каждый дэб понял. Странно скорее то, что многие даже это понять не могут
Нейроны не "зажигаются" а достигают предела при котором происходит электрический пробой нейрона. Такая сеть очень сложна для начинающего. Надо начинать с сети которую невозможно больше упростить. Нейроны да - можно обозначать числами, но только целыми числами дробные числа усложняют задачу.
spacibo bro )))
за год 4 видео , збс
Вынос мозга... Но я сумел смутно представить себе нейросеть по опознанию лиц!
@3Blue1Brown translated by Sciberia, можно продолжение? Вторая часть очень нужна. Лайк, подписка, комментарий всегда, сам понимаю, приветствуются.
Спасибо за информацию
Очень сложно
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.
УХ!ТЫ!СПАСИБО ЗА ОЗВУЧКУ.КАК ВАМ ЭТО УДАЕТСЯ?ОБЫЧНО ЧИТАЕТ ТЕКСТ)
Спасибо.
Не могли бы вы и в дальнейшем переводить видео с этого канала...
Всм всего 4 видео , давай переводи быстрее , еще ленейную алгебру тоже давай сюда
кайф
класс
Будет продолжение? Очень интересно