NIX corporate blog
Algorithms
Machine learning
Comments 17
+4
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!
+2
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
+1 следующий пример будет как отличить на фотографии банан от яблока
0
Спасибо за перевод. Первая картинка походит на смесь рыбы с собакой.)
0
Если слегка прищурить глаза (благодаря моим азиатским предкам), то видно что это Doge из мема ¦)
+2

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.

0
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 :-(
0

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.

0
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.
0

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

0
Спасибо, теперь понял. Пойду писать какие то собственные тесты.
0
В чём их делал автор статьи, не знаю, но подписи мы переводили в векторном редакторе, так удобнее, чем в растровом.
0
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
Only those users with full accounts are able to leave comments. , please.