Нейросеть для сжатия данных. Автоэнкодеры: объяснение и реализация на tensorflow.

В этом видео разберем архитектуру автоэнкодеров, реализуем три разных нейронки:
Fully-connected autoencoder
Autoencoder "local compressor"
Res-net autoencoder
Git hub с кодом из видео: github.com/kra...

[@crombrugger]

Ура, я 1000ный подписчик)) Спасибо!

[@user-qv6ph1bt6l]

Парень, продолжай снимать очень интересно!

[@TiMbuilding]

красавчик. Подписался. Вангую, через полгода-год будет у тебя 50к подписчиков

[@polagel147]

круто понятно и с крутой анимацией, Добра и здоровья автору

[@Dmitrii-Zhinzhilov]

Благодарю! Подписался 🔥👍🤝

[@kelele7173]

Получил удовольствие от просмотра. Анимация зачёт! Качество роликов растёт. Надеюсь учёба оставит немного времени для канала, и ролики продолжат выходить. Так же хотел спросить по каким материалам лучше всего получить базу? А то для меня пока это всё тёмный лес. Посоветуй, пожалуйста.

[@user-gj9lg4fg4d]

Спасибо! Я смотрел англоязычные каналы, nicholas renotte например. Для начинающих есть серии роликов у Созыкина (легко найти на ютубе)

[@user-qv6ph1bt6l]

Спасибо, интересно.

[@user-wo1vz1dw6l]

отличный контент! было бы круто, если бы ты с текстами работал тоже. нигде не могу найти дельный канал, чтобы объяснял на конкретных работу с текстом

[@VitVit312]

Я уже и заскучал, не пропадай так

[@ТатьянаСуржикова-м4ж]

Спасибо большое, очень круто! Шикарная анимация, интересно смотреть. Запаситесь тёплыми вещами, в Питере прохладнее, чем в Краснодаре)

[@annel0]

Теперь интересно, если в промежуточный слой декодера послать вектор полученный от энкодера, то он сгенерирует исходное фото? То есть, мы можем сжать изображение в вектор (с помощью энкодера), сохранить/отправить куда-то, а после с помощью декодера восстановить его? Это же получаеться 2в1, и шифрование, и сжатие )))

[@user-gj9lg4fg4d]

Ну в принцепе мы это и делаем в видео) Да, автоэнкодеры могут сжимать данные, ближе к концу мы даже посчитали коэфицент сжатия.