Рекуррентные нейросети | Нейросети для анализа текстов

Поділитися
Вставка
  • Опубліковано 22 гру 2024

КОМЕНТАРІ • 47

  • @noname-r9k3t
    @noname-r9k3t Рік тому +1

    Спасибо вам большое. У вас талант преподносить материал просто и понятно.

  • @shaha2411
    @shaha2411 5 років тому +14

    Спасибо большое Вам! Многого научился у Вас, вы мой стартовый наставник. Ваши труды многим помогают разобраться с нейросетю и развиваться в этой области! Вы замечательный человек!

    • @AndreySozykin
      @AndreySozykin  5 років тому +2

      Спасибо за приятный отзыв! Успехов!

  • @k4sk4d
    @k4sk4d 5 років тому +1

    Давно не увлекаюсь уже, другая работа, но смотрю. Спасибо Андрей, что не оставил просвещать.

  • @НиколайКоротков-ъ7с
    @НиколайКоротков-ъ7с 5 років тому +2

    Очень интересно. Спасибо за видео!!!!

  • @dimitriywhite7728
    @dimitriywhite7728 4 роки тому +5

    протяжное "до свидаания" в конце топ вообще)

  • @СолодушкинСвятослав

    Спасибо! Очень познавательно

  • @ИванГрозный-ц5о
    @ИванГрозный-ц5о 2 роки тому

    просто и доступно, спасибо!

  • @alexeypolimer1429
    @alexeypolimer1429 5 років тому +2

    Вижу видео, ставлю лайк)

    • @AndreySozykin
      @AndreySozykin  5 років тому +1

      Спасибо!

    • @alexeypolimer1429
      @alexeypolimer1429 5 років тому +1

      @@AndreySozykin Планируете ли вы видео по технологиям gpon gepon?

    • @AndreySozykin
      @AndreySozykin  5 років тому

      К сожалению, в этих технологиях не разбираюсь, поэтому вряд ли смогу сделать хорошие видео.

  • @zzzCyberzzz
    @zzzCyberzzz 5 років тому +1

    Подскажите, какая сеть наиболее подходит для предсказания временных рядов? Видел дипломную работу, ряд преобразуется в 2д и загоняется в 2д сверточную сеть. Но там только теория без конкретных структур и размеров. И ещё как-то делают смешанные сети, но как это делать в керасе?

    • @AndreySozykin
      @AndreySozykin  5 років тому +1

      Зависит от конкретной задачи и временного ряда. Я бы начал с простого бейзлайна типа предсказание среднего из последних N значений, возможно, ARIMA. И дальше попробовал бы LSTM, GRU и одномерные сверточные сети.
      Смешанные сети в Keras можно делать, используя сверточные и рекуррентные слои (keras.io/examples/imdb_cnn_lstm/) или комбинированные слои типа ConvLSTM2D.

    • @zzzCyberzzz
      @zzzCyberzzz 5 років тому

      А если у меня задача, аналогичная этой: stackoverflow.com/questions/51344610/how-to-setup-1d-convolution-and-lstm-in-keras с несколькими каналами?
      Как лучше сеть организовать? Наверно Conv2D сначало нужно использовать, а потом уже LSTM слой? Но пока сеть с несколькими Conv1D дает лучший результат((

  • @ArtemEngineerRVA
    @ArtemEngineerRVA 5 років тому +1

    Андрей, а рассмотрение структур SAT-солверов в тематику вашего канала не вписывается?

    • @AndreySozykin
      @AndreySozykin  5 років тому

      Нет, к сожалению. Я сам не разбираюсь в SAT-солверах, поэтому вряд ли смогу хорошее видео сделать.

  • @ArtemEngineerRVA
    @ArtemEngineerRVA 5 років тому +2

    Пасибо. Ждем-с

  • @avdeevgr
    @avdeevgr 5 років тому +2

    Андрей здравствуйте!
    Можно ли вас попросить записать такой вебинар или стрим провести на тему создание нейронной сети с самого начала и до запуска. Что бы был живой пример и коментраии от професионала, тоесть от вас. Спасибо. Если было уже такое то дайте ссылку)

    • @AndreySozykin
      @AndreySozykin  5 років тому

      Имеется в виду самостоятельно все с нуля разработать? Или с помощью готовых библиотек?

    • @avdeevgr
      @avdeevgr 5 років тому

      @@AndreySozykin Андрей спасибо вам за ответ!
      С помощью готовых библиотек. С нуля это будет слишком)

    • @rKvinty
      @rKvinty 3 роки тому

      @@avdeevgr А я вот сам всë разрабатываю) (И самое сложное это не реализация, а поиск точной информации)

  • @НатальяСоколова-я1г
    @НатальяСоколова-я1г 5 років тому +1

    Андрей, спасибо большое за понятное объяснение. Хотелось узнать, какой подход в рамках реккурентных сетей стоит применять к классификации очень похожих текстов? Есть ли к-н практики и осветите ли Вы данных момент в к-н своем ролике в будущем?

    • @AndreySozykin
      @AndreySozykin  5 років тому +1

      Да, в следующих видео будут конкретные примеры использования как рекуррентных, так и других типов сетей для классификации текстов.

  • @AndersonSilva-dg4mg
    @AndersonSilva-dg4mg 5 років тому +1

    Андрей, подскажите пожалуйста, а по обычным сетям больше ничего не будет?

    • @AndreySozykin
      @AndreySozykin  5 років тому +1

      Будет. Сейчас готовим полностью обновленную версию курса, предназначенную для программистов.Там будет другой подход к объяснению, начиная с прикладного уровня вниз по модели OSI.

    • @AndersonSilva-dg4mg
      @AndersonSilva-dg4mg 5 років тому +1

      @@AndreySozykin а старые видео удалите?

    • @AndreySozykin
      @AndreySozykin  5 років тому +1

      Думаю, нет. Для новых создам отдельный плей-лист.

    • @AndersonSilva-dg4mg
      @AndersonSilva-dg4mg 5 років тому +1

      @@AndreySozykin не удаляйте, все же труды вложены и материал полезный еще

    • @koanvic
      @koanvic 5 років тому

      @@AndreySozykin Када?

  • @5elll960
    @5elll960 5 років тому +4

    Как же долго вас не было на ютубе - рад вас видеть, Андрей, здравствуйте. Мб своевременные донаты простимулируют вас на подготовку новых материалов и почаще? ;)

    • @AndreySozykin
      @AndreySozykin  5 років тому +3

      Была большая загрузка на работе. Сейчас планирую вновь войти в ритм и выпускать по видео в неделю.

  • @РАБОТЯГАСЗАВОДУ
    @РАБОТЯГАСЗАВОДУ 4 роки тому

    Вы говорите, что нужно создать столько копий рекурентной нейронной сети развернутой во времени, сколько элементов входных данных в последовательности, но далее передаете параметр 8, хотя данных больше. Правильно ли я понимаю, что сеть автоматически создает эти копии для каждого элемента, а передаваемый параметр 8 является количеством итераций? То есть сигнал 8 раз пройдет по множеству копий рекурентного слоя прежде чем наконец-то попадет на полносвязный слой?

    • @КАНАЛВСЁ-ю6с
      @КАНАЛВСЁ-ю6с 4 роки тому

      смукаааа

    • @rKvinty
      @rKvinty 3 роки тому

      Мне кажется тот параметр "8" означает количество нейронов в этом рекурентном слое

  • @shaha2411
    @shaha2411 5 років тому +1

    Интересует сеть со смешанными входными данными (например изображение и цифровые данные), то есть сети с несколькими входами. В KERAS -е есть функциональный API, но примеров решение задач почти нет (только у одного автора нашел, но почему то не получается воспроизвести его задачу): www.pyimagesearch.com/2019/02/04/keras-multiple-inputs-and-mixed-data/

    • @AndreySozykin
      @AndreySozykin  5 років тому +1

      Вот пример создания сети с двумя входами и объединением данных через functional API в Keras - link.medium.com/wyNAGR7J50

    • @shaha2411
      @shaha2411 5 років тому

      @@AndreySozykin Огромное спасибо, Андрей Владимирович!

  • @hubstrangers3450
    @hubstrangers3450 4 роки тому

    Hi could you provide a transcript of yours (email), which could be translated to English please, demos certainly provides a picture how you arrived at your code block, transcript will certainly help what your stating in you're demos. Thank you

  • @Русь-Родина
    @Русь-Родина 3 роки тому +1

    Слишком поверхностное изложение материала. По сути ни о чем.