Спасибо вам большое. У вас талант преподносить материал просто и понятно.
@shaha24115 жыл бұрын
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!
@AndreySozykin5 жыл бұрын
Спасибо за приятный отзыв! Успехов!
@k4sk4d5 жыл бұрын
Давно не увлекаюсь уже, другая работа, но смотрю. Спасибо Андрей, что не оставил просвещать.
@AndreySozykin5 жыл бұрын
Пожалуйста!
@dimitriywhite77284 жыл бұрын
протяжное "до свидаания" в конце топ вообще)
@AndreySozykin4 жыл бұрын
;-)
@НиколайКоротков-ъ7с5 жыл бұрын
Очень интересно. Спасибо за видео!!!!
@AndreySozykin5 жыл бұрын
Пожалуйста!
@zzzCyberzzz5 жыл бұрын
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?
@AndreySozykin5 жыл бұрын
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.
@zzzCyberzzz5 жыл бұрын
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((
@ArtemEngineerRVA5 жыл бұрын
Андрей, а рассмотрение структур SAT-солверов в тематику вашего канала не вписывается?
@AndreySozykin5 жыл бұрын
Нет, к сожалению. Я сам не разбираюсь в SAT-солверах, поэтому вряд ли смогу хорошее видео сделать.
@avdeevgr5 жыл бұрын
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)
@AndreySozykin5 жыл бұрын
Имеется в виду самостоятельно все с нуля разработать? Или с помощью готовых библиотек?
@avdeevgr5 жыл бұрын
@@AndreySozykin Андрей спасибо вам за ответ! С помощью готовых библиотек. С нуля это будет слишком)
@rKvinty3 жыл бұрын
@@avdeevgr А я вот сам всë разрабатываю) (И самое сложное это не реализация, а поиск точной информации)
@AndersonSilva-dg4mg5 жыл бұрын
Андрей, подскажите пожалуйста, а по обычным сетям больше ничего не будет?
@AndreySozykin5 жыл бұрын
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-dg4mg5 жыл бұрын
@@AndreySozykin а старые видео удалите?
@AndreySozykin5 жыл бұрын
Думаю, нет. Для новых создам отдельный плей-лист.
@AndersonSilva-dg4mg5 жыл бұрын
@@AndreySozykin не удаляйте, все же труды вложены и материал полезный еще
@koanvic5 жыл бұрын
@@AndreySozykin Када?
@alexeypolimer14295 жыл бұрын
Вижу видео, ставлю лайк)
@AndreySozykin5 жыл бұрын
Спасибо!
@alexeypolimer14295 жыл бұрын
@@AndreySozykin Планируете ли вы видео по технологиям gpon gepon?
@AndreySozykin5 жыл бұрын
К сожалению, в этих технологиях не разбираюсь, поэтому вряд ли смогу сделать хорошие видео.
@5elll9605 жыл бұрын
Как же долго вас не было на ютубе - рад вас видеть, Андрей, здравствуйте. Мб своевременные донаты простимулируют вас на подготовку новых материалов и почаще? ;)
@AndreySozykin5 жыл бұрын
Была большая загрузка на работе. Сейчас планирую вновь войти в ритм и выпускать по видео в неделю.
@НатальяСоколова-я1г5 жыл бұрын
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?
@AndreySozykin5 жыл бұрын
Да, в следующих видео будут конкретные примеры использования как рекуррентных, так и других типов сетей для классификации текстов.
@СолодушкинСвятослав2 жыл бұрын
Спасибо! Очень познавательно
@РАБОТЯГАСЗАВОДУ4 жыл бұрын
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-ю6с4 жыл бұрын
смукаааа
@rKvinty3 жыл бұрын
Мне кажется тот параметр "8" означает количество нейронов в этом рекурентном слое
@ArtemEngineerRVA5 жыл бұрын
Пасибо. Ждем-с
@AndreySozykin5 жыл бұрын
Пожалуйста!
@ИванГрозный-ц5о2 жыл бұрын
просто и доступно, спасибо!
@shaha24115 жыл бұрын
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/
@AndreySozykin5 жыл бұрын
Вот пример создания сети с двумя входами и объединением данных через functional API в Keras - link.medium.com/wyNAGR7J50
@shaha24115 жыл бұрын
@@AndreySozykin Огромное спасибо, Андрей Владимирович!
@hubstrangers34504 жыл бұрын
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-Родина3 жыл бұрын
Слишком поверхностное изложение материала. По сути ни о чем.