Скачать "НЕЙРОСЕТИ: Основы"
%3Aformat(webp)%2Fi.ytimg.com%252Fvi_webp%252FkxXHYCVrnxk%252Fmaxresdefault.webp&w=1139&q=75)
Подождите немного, мы готовим ссылки для удобного просмотра видео без рекламы и его скачивания.
Похожие ролики из нашего каталога
%3Aformat(webp)%2Fi.ytimg.com%252Fvi_webp%252F2qBDF7dmF9M%252Fmaxresdefault.webp&w=1139&q=75)
%3Aformat(webp)%2Fi.ytimg.com%252Fvi%252FIdlRKOn9cj0%252Fmaxresdefault.jpg&w=1139&q=75)
%3Aformat(webp)%2Fi.ytimg.com%252Fvi_webp%252FQgVcitLePT0%252Fsddefault.webp&w=1139&q=75)
%3Aformat(webp)%2Fi.ytimg.com%252Fvi_webp%252FRXALiR9eUfk%252Fmaxresdefault.webp&w=1139&q=75)
%3Aformat(webp)%2Fi.ytimg.com%252Fvi%252FUUa8zalmDQs%252Fsddefault.jpg&w=1139&q=75)
%3Aformat(webp)%2Fi.ytimg.com%252Fvi%252FUYE7ADTQvHo%252Fmaxresdefault.jpg&w=1139&q=75)
%3Aformat(webp)%2Fi.ytimg.com%252Fvi_webp%252FsobL03G2dz0%252Fmaxresdefault.webp&w=1139&q=75)
%3Aformat(webp)%2Fi.ytimg.com%252Fvi%252FujLxZugeFCI%252Fmaxresdefault.jpg&w=1139&q=75)
%3Aformat(webp)%2Fi.ytimg.com%252Fvi_webp%252FJjVM_LLV7NU%252Fmaxresdefault.webp&w=1139&q=75)
%3Aformat(webp)%2Fi.ytimg.com%252Fvi%252FS0ljObIle-I%252Fmaxresdefault.jpg&w=1139&q=75)
Теги видео
Субтитры
Английский
00:00:00
его заполнить00:00:08
да вы правы те манера сетей была00:00:10
популярной в прошлом году и я тут со00:00:12
своими измышлениями могу быть не столь00:00:14
актуальным но мы же нехай пологом а00:00:16
пробел и заполняем пытаясь угнаться за00:00:18
неостановимо мчащимся эволюционным00:00:20
угаром поэтому для каждого из нас нужно00:00:23
хотя бы общее представление почему вот00:00:25
этот нейрон мозговой коры со всеми его00:00:27
дендритами акционными телом нерона00:00:29
конечно нейромедиаторами рецепторами00:00:31
синапсами коек кстати насчитывает около00:00:33
10000 только на одном нейроне00:00:35
и еще десятками других элементов можно00:00:37
взять и приравнять вот к этому но у или00:00:40
для более наглядного восприятия вот к00:00:42
этому это формальная модель искусственного00:00:44
нейрона предложенного мака лаком пиццам00:00:46
еще в начале сорокового года на основе00:00:48
которой строятся современные00:00:49
искусственные нейросети00:00:52
и чем же наш мозг с его биологическими00:00:54
нейросетями похож на а вот эту модель00:00:57
искусственный вот если взглянуть на нее00:00:59
то в нее что-то входит и что-то выходит00:01:02
в принципе от этого можно начать00:01:04
разговор вот вы смотрите это видео и00:01:07
незаметно для вас внутри мозговой коры00:01:10
происходит электрохимические процессы00:01:12
допустим вот это один из ваших 8600:01:15
миллиардов нейронов где по ветвящиеся00:01:17
дендритным веточкам поступает информация00:01:19
о просматриваемого ролики когда с00:01:22
дендритных веточек я уточняю с разных00:01:24
дендритных веточек передается импульс на00:01:26
нейрон если импульс достаточно для00:01:28
преодоления порога возбуждения нейрона00:01:30
то сигнал передается дальше по аксону00:01:32
дендритную веточку следующего нейрона00:01:34
место соединения оксана одного нейрона и00:01:37
дендрита другого называется синапсом там00:01:40
и происходит вся магия00:01:41
ну или химическая реакция в какой-то00:01:44
момент получив и прогнав достаточно00:01:46
признаков по своей биологической сети вы00:01:48
решаете посмотреть видео дальше или нет00:01:50
но я надеюсь что у вас внутри коробочки00:01:53
сработала все верно и вы еще тут и так00:01:56
есть входы дендриты00:01:57
выходы оксаны места соединения синапсы00:02:01
сам не рован и его порог возбуждения00:02:03
который определяет реагировать нейрону00:02:05
на поступающий сигнал или продолжать00:02:07
спать если порок преодолен импульс00:02:09
подается на аксон для соединения с00:02:11
дендрит другого нейрона в синапсе и так00:02:13
далее00:02:14
и какой-то момент принимается решение то00:02:16
что я сейчас наговорил про биологическое00:02:18
строение нейрона это упрощенный в00:02:20
несколько сотен раз вариант да я опустил00:02:23
всякие нейромедиаторы мембранный00:02:25
потенциал и ионные обмены и много чего00:02:27
еще но лишь для того чтобы перейти к00:02:29
классической модели искусственного00:02:31
нейронов если говорить об ще то00:02:34
нейросети это такие вычислительные00:02:36
системы которые позволяют дать наиболее00:02:38
точный ответ по заданным условиям00:02:40
например для определения достойной00:02:42
читалки мы знаем что от длительного чтения со00:02:44
смартфона садится батарейка и зрение00:02:47
поэтому любителям много читать необходим00:02:49
специальный ей один коридор без вреда00:02:51
для глаз и способны долго работать без00:02:52
подзарядки компактный с поддержкой всех00:02:55
возможных форматов книг и доступом в00:02:57
интернет когда экран ведра pocketbook выведет00:02:59
один в один как страница бумажной книги00:03:01
глаза не устают00:03:03
экран не бликует и не следует на солнце00:03:05
в отличие от дисплеев смартфонов до00:03:07
шести недель на одном заряде батареи00:03:09
смартфоны о таком даже мечтать не могут00:03:11
для ночных читателей есть pocketbook и с00:03:13
подсветкой а для тех кто любит читать в00:03:15
ванной на пляже или проливать на гаджеты00:03:18
кофе и другие жидкости есть00:03:19
водонепроницаемые pocketbook и в один00:03:22
девайс обрезая до 10000 книг интересно00:03:25
что в россии pocketbook стало именем00:03:26
нарицательным так зовут вообще все00:03:29
электронные ридеры00:03:30
а на самом деле около 70 процентов всех00:03:32
продаваемых лидеров в россии это именно00:03:34
пакет буки подробности от читалках00:03:36
pocketbook в описании кстати если00:03:38
покупать на сайте компании то можно00:03:40
получить целых три года фирменной00:03:42
гарантией pocketbook это еще и надежное вложение00:03:44
денег в прокачку своей биологической00:03:46
нейронной сети а чтобы работа00:03:48
искусственные нейросети было понятнее00:03:51
давайте разберем кирпич за кирпичиком00:03:53
и вернемся к искусственной модели ведь а00:03:56
также есть свои дендриты входной слой на00:03:58
него поступают признаки в чистом виде и00:04:00
они передаются дальше есть нейроны или00:04:04
иными словами сумматор по сути это такая00:04:06
коробка которая суммирует сигнала от00:04:08
предыдущего слоя и если полученная сумма00:04:11
отвечает порогу возбуждения нейрона то00:04:14
сигнал отправляется через axon дальше00:04:16
или в нашем примере на выходной слой то00:04:19
есть выдается решение прежде чем мы00:04:21
приступим я для наглядности оптимизирую00:04:24
вот эти 2 элемента вадим пусть сумматор00:04:27
и функция активации будет одним значком00:04:29
вот таким что соответствует простой00:04:31
кусочно-линейной функции где решение00:04:33
выдается из двух радикальных плоскостей00:04:35
либо ноль либо 1 либо да либо нет без00:04:38
компромиссов прошел порог возбуждения00:04:40
абсолютная да не прошел абсолютное нет а00:04:43
теперь давайте посмотрим на примере как00:04:45
это работает сделаем нейросеть которая00:04:49
подскажет нам стоит ли подписываться на00:04:51
канал стендаперов для начала обозначим00:04:53
признаки которые нам важны у стенда пера00:04:56
это интеллект00:04:57
потому что нам наскучили шутки ниже00:04:59
пояса да и потом выступающий может дать00:05:01
иную точку зрения на знакомые нам вещи и00:05:03
мы испытаем эффект а ведь он прав но и00:05:06
давайте добавим юмор потому что любая00:05:08
информация которая разбавляется юмором00:05:10
усваивается легко и непринужденно да и00:05:13
смотря канал будем отдыхать и так на00:05:16
входной слой у нас поддаются признаки00:05:18
интеллект и юмором и вот тут возникает00:05:20
проблема максимализма понятно что мы00:05:23
подпишемся если автор обременен00:05:25
интеллектом и при этом умудряются00:05:26
отлично шутить это один и мы не00:05:29
подпишемся если в основном он пукает под00:05:32
мышкой и при числе 30000:05:34
он отправляет нас к трактористу это 0 но00:05:37
как быть если выступающие заставляет00:05:39
задуматься но в его выступлениях нет ни00:05:41
капли юмора и наоборот00:05:43
понятно что для каждого из нас что-то00:05:46
будет важнее00:05:47
поэтому мы можем определить уровень00:05:49
важности для каждого признака иными00:05:51
словами вес это как у человека только я00:05:54
не про вес тела approved внимание когда00:05:57
говорят в одно ухо влетело в другое00:05:59
вылетело это значит что он присвоил00:06:02
низкий уровень важности для поступающей00:06:04
информации или по-другому выставил00:06:06
слабый вес на входящие сигналы например00:06:09
на учебу а вот на телефон одноклассниц и00:06:12
догонялки тот вес как бы увесистый и в00:06:16
искусственных нейросетей работает это00:06:17
простым умножением значение интеллекта00:06:20
умножается на вес и до сумматора доходит00:06:23
так называемое взвешенное значение также00:06:25
и с юмором00:06:26
допустим нам важнее таки испытать эффект00:06:28
а ведь он прав поэтому мы поставим сюда00:06:31
без 0600:06:32
она юмор 04 еще может возникнуть вопрос00:06:35
в каком виде поддаются данные интеллекта00:06:38
и юмора это вообще что такое и как их00:06:41
измерить в нейросеть ах это числовые00:06:44
значения то есть например под00:06:45
интеллектом мы возьмем уровень айкью00:06:47
который может достигать до 200 единиц а00:06:49
юмор будем оценивать по какой-то там00:06:52
своей десятибалльной шкале то есть сюда00:06:54
могут подаваться значение от 0 до 20000:06:56
суда от нуля до десяти и вы правильно00:06:59
заметили что числа то совершенно не00:07:01
равны даже айкью 60 на фоне юмор оп-1000:07:04
заставить считать нашего подопытного00:07:06
сверху умным поэтому применяется00:07:08
нормализация входных данных00:07:10
иными словами приведения значений с00:07:12
разными пределами к общему это особенно00:07:15
необходимо если вашей не растить есть00:07:16
килограмм это геометрические фигуры и00:07:18
тому подобное а самнер а он на самом00:07:20
деле может воспринимать значение от 0 до00:07:21
1 или от -1 до 100:07:24
окей вернемся к нашей сети таким образом00:07:27
значение интеллекта умножаются на 0 6 а00:07:30
юмора на 0 4 и теперь можно сказать если00:07:34
взвешенное значение интеллект и юмора00:07:36
больше порога подписаться там и00:07:38
подпишимся на канал это один отсюда мы00:07:41
делаем несколько выводов00:07:42
если оба веса будут малыми то мы ни на00:07:46
кого не подпишемся потому что сигналы00:07:48
сильно режутся на пути к суматру если00:07:51
веса буду через чур большими то мы будем00:07:53
подписываться на все подряд потому что00:07:55
сигналы сильно увеличиваются на пути к00:07:57
суматру заставить подписаться можно00:07:59
также изменив порог значения подписаться00:08:01
иными словами изменяя веса и порог00:08:04
возбуждения нейрона настраивается его00:08:06
адекватность но мы знаем что они бывают00:08:09
абсолютного интеллектуала с полным00:08:11
отсутствием юмора также как и непрерывно00:08:13
шипящего питекантропа поэтому хотелось00:08:15
бы отойти от примитивного решения00:08:17
где-либо 0 либо один ведь от 0 процентов00:08:20
до сотни целая вечность было бы куда00:08:22
мудрее говорить процентами например я00:08:25
подпишусь на канал00:08:26
85 процентов для этого берем нашего00:08:29
примитивного максималиста и заменим его00:08:31
на мудреца со сигма миндальной функций и00:08:34
теперь наш нейрон мудрец может сказать00:08:36
это00:08:37
автор достаточно умён но вот информацию00:08:39
подает скучновато давайте усложним нашу00:08:42
сеть добавим ещё один признак00:08:44
уровень монтажа и вот еще одно свойство00:08:46
нейросетей количество признаков равно00:08:49
количество нейронов00:08:51
понадобилось больше признаков добавили00:08:53
нейронов потому что по сути своей нейрон00:08:56
это детектор признака вот мы уже можем00:08:58
оценивать целых три признака00:09:00
но что то мне подсказывает что00:09:01
подрегулировал хадиса и добавив нейроны00:09:04
мы сможем определить по мимо стенда пера00:09:07
еще обзорщика и пранкера выставим00:09:10
соответствующие весах оставим важность00:09:12
интеллекта для стенда пера примерно00:09:14
одинаковые акценты для обзорщика для00:09:16
пранкера важность интеллекта уменьшим а00:09:17
добавим к юмору вот теперь наше творение00:09:20
будет классифицировать авторов и00:09:21
подавать значение на нашего нейрон00:09:23
максималиста который в свою очередь00:09:25
подскажет нам стоит подписываться или00:09:27
нет если сигнал пройдет порог00:09:29
возбуждения то система выдаст нам00:09:31
указания подписаться00:09:32
но ведь вопрос может быть не только в00:09:34
подписке еще есть лайки-дизлайки опять00:09:36
замене максималистом на мудреца и вот00:09:38
нам уже подсказывают какое действие мы00:09:40
предпримем про входной и выходной слой00:09:42
вы уже поняли а вот то что между ними00:09:44
называется скрытыми слоями00:09:45
это как бы промежуточные измышления00:09:48
которые посторонним знать необязательно00:09:49
и вот этих скрытых слоев может быть уйма00:09:52
и зависит от задачи создателя в принципе00:09:55
все в искусственные нейросети зависит от00:09:57
задач создателя количество нейронов00:09:59
а следовательно признаков пороге00:10:01
возбуждения веса расположение нейронов00:10:03
количество слоев самое основное это00:10:05
перевести признаки в понятные значения00:10:08
для вычислительной программы00:10:09
нормализовать чтобы пустить их на00:10:11
входной слой а затем выдать решение на00:10:13
основе полученной информации это00:10:15
применимо ко всем формам информации00:10:17
видео аудио текст все это можно засунуть00:10:20
в нейросети прогнать по ней нейросети00:10:22
зарекомендовали себя как ускорители00:10:24
выдача решения например в переводчиках00:10:26
для перевода в целых абзацев где перед00:10:29
выдачей слов определяется стиль текста00:10:31
научные и художественные наиболее часто00:10:33
используемые слова и тому подобное все00:10:35
эти автомобили на автопилоте так или00:10:37
иначе прибегаю к ней россии этим для00:10:39
распознания объе00:10:40
даже телефонные приложения с дурацкими00:10:42
масками животных и много где ещё правда00:10:44
чтобы наша нейросеть начала работать ее00:10:47
нужно обучить так как и мы не рождаемся00:10:49
с заранее приобретенными навыками00:10:51
можно было бы вставить часть про00:10:54
обучения в это видео но я думаю что для00:10:56
неподготовленных и этой информации00:10:58
достаточно лучше выпущу чуть позже00:11:00
отдельная всё равно планирую еще пару00:11:02
видео на эту тему ведь те манеры сетей с00:11:04
каждым годом пронизывает все больше00:11:06
областей меняя нашу реальность а пока00:11:09
выше сказанного достаточно для понимания00:11:11
общего принципа работы в определитель на00:11:14
вычислительной системы которую так часто00:11:16
сравнивают с мозгом но кстати00:11:18
и тут все не так однозначно00:11:20
дополнительные материалы в описании к00:11:23
ролику рассказывайте друзьям подписывайтесь на00:11:25
канал чтобы не пропустить похожие видео00:11:27
и скажите мне что обсудим на следующей00:11:30
встрече00:11:42
[музыка]Описание:
PocketBook — ридеры с безопасным для глаз экраном E-Ink. Месяц без подзарядки, 18 форматов книг. Гарантия 3 года только при покупке в онлайн-магазине http://goo.gl/5dq6yr Интересно пробиться через информационный шум, чтобы познать одну из ключевых технологий современности? Тогда жмякай Play. Станем на шаг ближе к пониманию восстания машин! Полезные определения до начала просмотра: Аксон – отросток нервной клетки, которая передает импульс к другой. Канал передачи импульса. Дендрит – получатель импульса от аксона. Приемник. Синапс – место соединения аксона и дендрита. Там, где они встречаются. Нейрон – нервная клетка со всеми ее отростками и телами. В общем, все вышеперечисленное. P.S. Кто ищет примеры кода – вам на хабру. Мы же здесь люди земные. ========================================= Telegram - https://t.me/MyGapTelegram Поддерживать из РФ - https://sponsr.ru/mygap PATREON - https://www.patreon.com/MyGap Закинуть разок - https://donatepay.ru/donation/MyGap Все способы - https://t.me/MyGapDonation BTC - 34LcKFewtKYwKu1Z5FUGTAvp6izA99WakL ========================================= Использованные материалы: 1 - https://habr.com/ru/articles/277088/ 2 - https://www.youtube.com/watch?v=gvPzP9mCv5M 3 - https://habr.com/en/articles/308370/ 4 - https://habr.com/en/articles/143129/
Готовим варианты загрузки
* — Если видео проигрывается в новой вкладке, перейдите в неё, а затем кликните по видео правой кнопкой мыши и выберите пункт "Сохранить видео как..."
** — Ссылка предназначенная для онлайн воспроизведения в специализированных плеерах
Вопросы о скачивании видео
Как можно скачать видео "НЕЙРОСЕТИ: Основы"?
Сайт http://unidownloader.com/ — лучший способ скачать видео или отдельно аудиодорожку, если хочется обойтись без установки программ и расширений. Расширение UDL Helper — удобная кнопка, которая органично встраивается на сайты YouTube, Instagram и OK.ru для быстрого скачивания контента.
Программа UDL Client (для Windows) — самое мощное решение, поддерживающее более 900 сайтов, социальных сетей и видеохостингов, а также любое качество видео, которое доступно в источнике.
UDL Lite — представляет собой удобный доступ к сайту с мобильного устройства. С его помощью вы можете легко скачивать видео прямо на смартфон.
Какой формат видео "НЕЙРОСЕТИ: Основы" выбрать?
Наилучшее качество имеют форматы FullHD (1080p), 2K (1440p), 4K (2160p) и 8K (4320p). Чем больше разрешение вашего экрана, тем выше должно быть качество видео. Однако следует учесть и другие факторы: скорость скачивания, количество свободного места, а также производительность устройства при воспроизведении.
Почему компьютер зависает при загрузке видео "НЕЙРОСЕТИ: Основы"?
Полностью зависать браузер/компьютер не должен! Если это произошло, просьба сообщить об этом, указав ссылку на видео. Иногда видео нельзя скачать напрямую в подходящем формате, поэтому мы добавили возможность конвертации файла в нужный формат. В отдельных случаях этот процесс может активно использовать ресурсы компьютера.
Как скачать видео "НЕЙРОСЕТИ: Основы" на телефон?
Вы можете скачать видео на свой смартфон с помощью сайта или pwa-приложения UDL Lite. Также есть возможность отправить ссылку на скачивание через QR-код с помощью расширения UDL Helper.
Как скачать аудиодорожку (музыку) в MP3 "НЕЙРОСЕТИ: Основы"?
Самый удобный способ — воспользоваться программой UDL Client, которая поддерживает конвертацию видео в формат MP3. В некоторых случаях MP3 можно скачать и через расширение UDL Helper.
Как сохранить кадр из видео "НЕЙРОСЕТИ: Основы"?
Эта функция доступна в расширении UDL Helper. Убедитесь, что в настройках отмечен пункт «Отображать кнопку сохранения скриншота из видео». В правом нижнем углу плеера левее иконки «Настройки» должна появиться иконка камеры, по нажатию на которую текущий кадр из видео будет сохранён на ваш компьютер в формате JPEG.
Сколько это всё стоит?
Нисколько. Наши сервисы абсолютно бесплатны для всех пользователей. Здесь нет PRO подписок, нет ограничений на количество или максимальную длину скачиваемого видео.