Теория стилизации изображений (Neural Style Transfer) | #16 нейросети на Python

[@nicko6815]

мощно, как всегда! ждем практику!)

[@КоляВасильев-о5и]

На 5:31 речь идет о том, что мы усредняем разность возведенную в квадрат. Как известно, среднее это сумма / количество слагаемых. Количество слагаемых в данном примере равно NH*NW*NC, но в видео почему-то сумма делится на 4*NH*NW*NC. Интересно, откуда взялась четверка? :)

[@dubinin_s]

Спасибо большое. Лично мне очень понравилось видео. Но могу представить насколько сложным может показаться данный материал для людей, которые никогда не слышали о линейной алгебре))

[@СергейЩербак-п4р]

Зашёл сюда из-за того что хочу сделать игру, понял около половины, объяснения очень понятное

[@valeriachernysheva6167]

Большое спасибо за такие интересные, подробные и понятные уроки)

[@СарматПересветов]

огромное спасибо!

[@krasnokutsky-denis]

огромное спасибо

[@severnaydakota]

Спасибо большое за ваши уроки. Можно ли сделать обратную операцию. Имея конечную измененную картинку и набор разных стилей, восстановить первоначальную?

[@selfedu_rus]

точно восстановить не получится, но в каком-то приближении возможно, главное сформулировать критерий качества и применить градиентный алгоритм

[@nafekzir6703]

Спасибо большое, мне кажется ещё для первой части можно использовать ssim метрику или что-то подобное

[@паатагамахария]

Здравствуйте. Хотел уточнить, могу ли я применить данный подход для прогноза данных по промыслу рыбы? То есть есть набор данных и мне необходимо спрогнозировать объем запаса. Как это реализовать лучше всего, используя нейронные сети. Заранее благодарю.

[@selfedu_rus]

Почему именно нейронные сети? Есть масса других подходов к прогнозированию. Первое что нужно сделать - это построить вероятностную модель изменения объемов запасов. А, затем, используя метод максимального правдоподобия (например) делать прогноз в следующий момент времени. Правильнее было бы поступить так. Подробнее о методах машинного обучения см. в курсе "Машинное обучение" на этом канале.

[@паатагамахария]

@@selfedu_rus Спасибо за полезную информацию и за интересные и полезные видеоуроки.

[@mif4222]

Добрый день! Спасибо большое за видео, все очень понятно кроме одного момента. Почему критерий качества стиля измеряется только по первым слоям свертки в каждом наборе? Почему не по последним или вообще не по всем?

[@selfedu_rus]

Это без разницы, можете брать по всем, или по последним - как решит разработчик - это область творчества, религии тут нет :))

[@mif4222]

@@selfedu_rus понял, спасибо)

[@ПавелГолубев-п8о]

Как всегда контент на высочайшем уровне) Спасибо большое Изучая нейросети всё больше и больше понимаю, что математические знания надо подтянуть Серей, подскажите, пожалуйста, на какие математические инструменты стоит обратить внимание в первую очередь для лучшего понимания НС? Теория вероятностей, статистика (?), диффуры, работа с матрицами.. ?

[@selfedu_rus]

Спасибо! Только не "математические инструменты", а "математические темы". Написали все верно: теория вероятностей, статистика (?), диффуры, работа с матрицами.

[@АлександрРафаилов-т5у]

В первую очередь линейную алгебру. Мат.анализ опционально (для понимания работы back propagation), но в принципе можно и без него обойтись, ибо всё зашито в библиотеках и нет необходимости туда лезть. Статистика непосредственно для изучения нейросетей не нужна, но must have для работы с датасетами и решения реальных задач.

[@wMonarch]

Хотел бы сказать, что желательно учить мат.стат, а не обычную статистику)

[@ravenalbatros]

Показатель качества Lc 5:35 превращается в Jc 11:33 . Это ошибка в видео или это я что-то не понял?

[@selfedu_rus]

Да, опечатка, все верно )

[@ravenalbatros]

@@selfedu_rus спасибо

[@spaceshine909]

Здравствуйте, очень понравился урок. Остался вопрос: почему в реализации VGG19 слоев 5 блока всего 2, должно же быть 4 ?. Заранее Вам спасибо!

[@selfedu_rus]

Спасибо! Их там действительно 5, но мы выбираем только нужные слои для выходов (вся модель здесь не нужна).

[@spaceshine909]

@@selfedu_rus понятно, спасибо за ответ

[@johnwhite9906]

Здравствуйте, я хотел бы использовать 2 стиля для одного изображения, подскажите пожалуйста как это сделать. Заранее спасибо.

[@selfedu_rus]

Все то же самое, только стилевые изображения (разные) дважды подавайте на вход и для каждого вычисляйте показатели качества, затем, при стилизации основного учитывайте их в сумме

[@johnwhite9906]

@@selfedu_rus Спасибо за ответ, теоретически вроде понятно, а можно на примере кода показать как это будет выглядеть? Заранее спасибо большое.

[@qobilruzmatov48]

Nice good

[@alekseikozhevnikov8957]

Почему-то, у меня такая фигня получилась из двух картинок...)))) Я и по первой вторую стилизовал, и затем по второй первую. А результат - ну..... такое..... :=)

[@selfedu_rus]

Может, картинки неудачные (особенно для стиля)

[@alekseikozhevnikov8957]

@@selfedu_rus спасибо за ответ. Может))

[@pages777]

13102024

[@Mralex22801]

Почему везде эти блохастые. Почему не машины, самолёты, тёлки на крайний случай (в хорошем смысле).

[@selfedu_rus]

Мне они нравятся ))

[@АлександрРафаилов-т5у]

Любовь к котикам - неотъемлемое качество data scientistа!