Pull to refresh

Comments 17

1. Покупаем книгу Николенко С.И. Глубокое обучение.
2. Быстро читаем, когда добираемся до примера, скачиваем питон и TensorFlow, набираем пример, смотрим как работает.
3.…
4. Профит!
Спасибо, не могу сказать, что очень давно искал и пр., но обьяснить на таких примерах, как это работает — будет много проще. Особенно актуально для начинающих, чтобы не потерять нить рассуждений (из серии как нарисовать сову).
+1 следующий пример будет как отличить на фотографии банан от яблока
UFO just landed and posted this here
Если слегка прищурить глаза (благодаря моим азиатским предкам), то видно что это Doge из мема ¦)
UFO just landed and posted this here
самая лучшая статья, про нейросеть для новичков
Есть ли визуальные конструкторы-редакторы виртуальных нейронов?

Не менее наглядно, но подробнее в книге Тарика Рашида "Создаём нейронную сеть", рекомендую. В качестве финального примера там сеть, распознающая рукописные цифры, с кодом на Питоне.

Прочитал с удовольствием, но всё же не понял итога.
Мы обучили находить кнопку (3), но если же после обучения. я сменю кнопку на (2), мне придется переучивать нейросеть. так?
Пока что я не понимаю как это работает :-(

Как это я себе понимаю, если у нейросети спросить "Если я нажму кнопку A, то получу я ужин или нет, то она ответит да только в случае, если это кнопка 3". Если кнопка с ужином будет временами меняться, то как я понимаю у разных кнопок будут разные веса и нейросеть просто будет временами отвечать по разному в зависимости от того, как часто меняется кнопка.

Она будет обучаться в процессе: первые несколько раз она будет ошибаться при смене кнопки, а потом снова будет нажимать верную. Для случаев, когда кнопка не меняется, нейросеть и не особо нужна.

Ну, в реальной жизни так же. Вы знаете, что 3 кнопка отдает еду. И вдруг она перестала работать, вам придется снова перенажимать все кнопки, что бы понять, где теперь новая кнопка, дающая еду.
Если увеличить learningRate до 1, то нейросеть будет запоминать это с первой попытки.


Нажимали 3 кнопку >
Получала еду >
Кнопку поменяли >
Перенажимали все кнопки, пока не нашли новую >
Нажимаем теперь ее

Спасибо, теперь понял. Пойду писать какие то собственные тесты.
Подскажите, в чем сделаны иллюстрации?
В чём их делал автор статьи, не знаю, но подписи мы переводили в векторном редакторе, так удобнее, чем в растровом.
Как обычно, разжевывают, разжевывают, а потом хлоп и появляется функция
function learn(inputVector, weightVector) {
 weightVector.forEach(function(weight, index, weights) {
  if (inputVector[index] > 0) {
   weights[index] = weight + learningRate;
  }
 });
}

где не ясно откуда берется learningRate. Появляются термин вектора веса активного нейрона и понеслось. Конечно, можно пройти по ссылке и попробовать разобраться в JS-ах, но со стороны автора не красиво разжевывать тему на картинках, а потом внезапно кидать в код
Sign up to leave a comment.