Ролик про нейросети БЕЗ ГРОМКОЙ МУЗЫКИ

Подгон для тех, кто заинтересовался предыдущим роликом. Это тоже самое, но без громкой музыки.
ссылка на телеграм t.me/programmcat
Таймкоды:
00:00 - введение
00:54 - датасет MNIST
01:36 - перцептрон
01:45 - нейроны
04:46 - веса и смещения
06:29 - функция активации
07:36 - прямое распространение
08:44 - обучение
10:14 - эпоха обучения
11:43 - вычисление ошибки
14:13 - обновленеи весов и смещений
15:36 - нерйросеть в Qt
#перцептрон #нейросеть #Qt

[@user-bh2ot5ks8f]

Да, здесь речь лучше слышно 😊

[@a1515mail]

Спасибо. Звук что надо.

[@nekipel]

посмотрела таких же примерно 6-7 видео и только тут наконец-то поняла суть!

[@TheLogEdge]

Спасибо, так держать!

[@Mr.Ahavzi]

Доходчиво и внятно все рассказано, хотелось бы увидеть гайд по нейронке на Qt

[@user-kf4pk9kk9h]

Огромное спасибо, так намного лучше.

[@user-fy3ld4zt1r]

Спасибо!

[@valeogamer]

Спасибо 💪👍

[@de5877]

а можно музыку из Пираты Карибского моря, 4-й серии, "На странных берегах", а то без музыки совсем плохо воспринимается инфа, запили ещё ролик!! для фанатов этого фильма

[@timurgaranin]

Отлично!

[@nikitaview1294]

Привет, классное видео! Я хотел спросить, я недавно прошел курс qt6 core intermediate, ты посоветуешь начать изучать qml или продолжить qt core advanced?

[@programmcat]

одно другому не мешает

[@aleksy920]

бля, кайф, обожаю тебя

[@MarchenkoAnton]

Не совсем понял примерно на 12:09, когда вычисляем квадратичную функцию ошибки. В формуле там нужно квадрат разницы поделить на два и умножить на F(x) функцию активации. Не сказано в тексте что это за "Х" Это результат предыдущего нейрона скрытого слоя? но тогда на схеме не показан вообще скрытый слой. Или Х это результат выходного нейрона у которого мы просчитываем ошибку? Тогда почему не взять то же значение 0.32 ?

[@MarchenkoAnton]

"Функция активации Для текущего выходного нейрона." В тексте. То есть все таки это функция активации применяемая к числу 0.32

[@ipddip7642]

спасибо за Интересное Видео, НО Интересно было-бы узнать Почему именно Такая структура Сети? Интересно было-бы получить Оценку затрат на вычисление (количество операций)... Интересно было бы Проделать Устный пересказ действий по обучению Вперед-Назад на примере простой картинки размером 3х3, 4х4 элемента. Пошагово.Пощупать так сказать Ручками. А так создается впечатление, что Автор Сам до конца не понимает весьПроцесс Функционирования Перцептрона. А просто Пересказывает формулы.

[@programmcat]

Именно такая структура сети, потому что её такую придумали в конце 60х годов. Почему именно этот пример? Потому что это традиция,начинать машинное обучение именно с такой нейросети. По поводу пощупать ручками всё там итак предельно ясно. Зачем одно и тоже сто раз повторять?

[@Lord_of_darkness]

Все четко и понятно но чего то не хватает музыку бы какуйнибудь

[@Monogreate]

Хороший контент, давай побільше такого!

[@almasmm_]

Откуда берется все значения веса?

[@WeOneGuy]

Генерируется случайным образом перед обучением, а в процессе обучения уже «настраивается»

[@tymurkr]

0:25 пасхалка на Венсдей?

[@user-ri5qv4ky3s]

Муп 1ер1😂

[@21world]

media first

[@Shorts_Lazy]

Совсем другое дело , я понял ты предедущий ролик сделал чтобы просмотры на канале "намотать". 😂 Хитрый котяра

[@programmcat]

Так случайно получилось

[@ghshhd]

Жалко музыки нету

[@johnrom8787]

Как нету? 16:05

[@forestlong1]

Все равно ниче не понятно для простых смертных. Математики и программеры поймут.

[@user-ql4xu5qu2u]

Програмеры тоже не все поймут, скорее математики

[@slatsamer]

Не работает

[@ambless792]

Господи, какая же тихая музыка, невозможно смотреть

[@user-wr1hw5dd3b]

Для душных подписчиков

[@andynaz7044]

Что ж у тебя на схеме из нейрона несколько стрелок выходят?)

[@programmcat]

Догадайся с трёх раз

[@forestlong1]

Так выход один, но для каждого последующего нейрона .

[@andynaz7044]

Надо тебе поучиться рисовать схемы

[@user-xb8vz8ht8e]

Круто, но недопонял