Cамый лучший способ сказать "спасибо" - поставить лайк и и поделиться уроком с друзьями. Это очень мотивирует создавать полезные уроки =) ✅Доступ к исходному коду и спонсорство www.patreon.com/SimpleCode ✅ donatepay.ru/don/SimpleCode ✅BTC кошелек: 12oYfJnvt76wjJbpvfhM41m6KPz6uz4LD4

@film_universe_hub

3 жыл бұрын

Очень круто го на с++ такое

@film_universe_hub

3 жыл бұрын

@Sanya Novi Ого круто а можешь скинуть ?

@film_universe_hub

3 жыл бұрын

@Sanya Novi Спасибо буду играться с кодом

@vovanchik_ru4208

3 жыл бұрын

Хорошее видео, только с decimal ты это загнул :)

@film_universe_hub

3 жыл бұрын

@Sanya Novi Можешь запустить мой код ?

Блин, интересно! Не бросай тему нейросетей. Хотелось бы видеть теперь пример посложнее, например с 2, 3 нейронами.

@Ariman4238

3 жыл бұрын

И ещё с >=2 уровнями было бы хорошо

@Rameronos

3 жыл бұрын

И с нейроном смещения тоже. То есть получится такое постепенное обучение с простого к сложному)

@Lenny2012S

3 жыл бұрын

И осветить тему о различных методах/функциях активации и коррекции при обучении. Просто упомянуть их по классам этих функций

@randomra1880

3 жыл бұрын

Надеюсь такое видео выйдет в скором времени

Пока нейрон обучался курс рубля изменился😂😂😂

@playwitharco3749

3 жыл бұрын

В точку!

@purplep3466

3 жыл бұрын

нужен API какой-нибудь

@MrMes

3 жыл бұрын

@@purplep3466 а смысл в эй пи ай? Смысл видео был в нейронной сети. С таким же успехом мы могли просто цифру домножать на коэффициент и всё. Но смысл был в нейронной сети.

@purplep3466

3 жыл бұрын

@@MrMes это было дополнение шутки

@Time_Developer

3 жыл бұрын

*Илья, в чём смысл твоего комментария?*

Честно говоря интересовала тема машинного обучения, но было много не понятных вещей. А это видео, на мой взгляд, является наивысшей точкой педагогического навыка. 1) Аналогии 2) Объяснение более просто, но не теряя концепции о сложном. 3) Хорошие примеры. Мне личной крайне понравилось.

Надеюсь вы продолжите снимать видео на эту тему!

Всё гениальное - просто. Обожаю ваши уроки

Сергей, добрейшего утра! Спасибо, спасибо тебе огромное!

Как вы вовремя. Спасибо вам большое. Мне это реально помогло жду продолжения.

Очень хочу увидеть принцип нейронной сети с учителем, вы хорошо объясняете, однозначно лайк

@dog-foxfo2887

3 жыл бұрын

Так это и есть обучение с учителем :) сеть обучается на данных из гугла, забитых в код, и в конце выдаёт значения на данных на которых не обучалась

Огромная благодарность, Сергей!

Как всегда, понятно, круто и не скучно!!!! Удачи во всем!! 😁✊

Я прошёл ваши курсы по С# и по С++. В который раз убеждаюсь, что у вас большой преподавательский талант. Лаконичное, максимально ёмкое и понятное объяснение. Интересно и вызывает стойкое желание продолжать изучать тему. Таким и должно быть обучение. Спасибо!

Сергей, Спасибо вам большое!

Спасибо за то, что доходчиво обьяснили такую тему на простом примере. Всегда приятнее всего обучаться именно по Вашим урокам. Хотелось бы видеть больше видео с такими экспериментами на С++.

Очень интересная тема. С нетерпением, буду ждать продолжения.

Лучший канал по программированию, спасибо огромное вам за уроки!

Так легко объяснил, особенно что такое веса. Спасибо.

Вау... Надеюсь в будущем будет больше видео об нейронных сетях... Помоему тема очень интересная 🙌🙌🙌🙌🙌

Без преувеличения - одно из лучших объяснений сабжа которые я видел на русском, если не лучшее.

@aristotle1337

3 жыл бұрын

мам сматри я двачир))

@Jiontenay

3 жыл бұрын

Из +100500 просмотренного мной это самое лучшее объяснение сквозной нейронной сети причём именно в плане практики. Просто, лаконично и по делу. В других же тока мусолят теорию и нет ни какого простого примера который можно было бы самому поковырять и разобраться. На Гигхабе есть готовые сети но, там чёрт ногу сломит, что бы разобраться в сути реализации теории в коде. Данный пример легко портировать на любой другой язык так как код не большой и не перегружен сложным синтаксисом, а там можно уже допиливать как угодно.

@goodvin8554

3 жыл бұрын

Как обучать если ответ "нейрона" зависит от несколько входных цепей тема не раскрыта. В текущем искусственном примере можно было сразу получить вес разделив ожидаемый результат на число на входе.

@qts

3 жыл бұрын

@@goodvin8554 Кстати, да. Тоже думал над этим, но решил, что скорее я шизоид, чем автор видео)

@qts

3 жыл бұрын

@@goodvin8554 Возникает вопрос, как корректировать весы, когда их больше одного. Все сразу корректировать, или какие-то конкретные? Если какие-то конкретные, то по какому принципу их определять.

Спасибо, отличное обьяснение. Благодара тебе понял как работают эти все нейросети, хотя уже искал информацию гдето год! Ты лучший

Никакой ютубер еще так не заслуживал моего лайка и подписки!

Не понимал, что такое нейронные сети и как они работают, но теперь все встало на свои места

@ramilqurbanov4500

3 жыл бұрын

Такая же ситуация. Автор красавчик)

Понравилось то, что просто и доступно! так преподнести может человек, который глубоко знает предмет! Спасибо!

Класс, спасибо за труд.

Самое лучшее объяснение. Спасибо большое за предоставленный материал.

Спасибо большее! Все оказалось намного проще чем я думал.

Очень круто ! Успехов и спасибо

Вы гений просто! Спасибо большое

Большое спасибо за Ваш труд,очень интересно,пожалуйста продолжайте тему!

очень просто и доступно обьяснил, я вот не мог понять концепцию весов раньше.Все так просто, спасибо!

Очень доступно, совсем новичкам, конечно, могло быть не очень понятно. С удовольствием буду следить за новыми видео по этой теме, удачи!

Вы лучше всех объяснили. Спасибо за урок!!!!!

Из всех просмотренных видео - это самое понятное, спасибо)

Супер! Самое доступное объяснение нейронок.

Снимайте больше про нейросети. Очень интересно + понятно.

Крутяк! Я случайно сюда попал. Очень доходчиво! Думаю, я тут найду много интересного ))

Как же круто вы объясняете.

Просто идеально объяснил простым языком

Автор, запишите пожалуйста продолжение данной темы. Вы - единственный, кто смог просто и доступно не только объяснить, но и показать, как все работает. Буду рад, если увидите!)

Спасибо, этот ролик был полезный и интересный.

Спасибо. Тоже как и многие тут перелопатил целую тьму информации не мог понят что нужно подать на вход. Очень ясно, вопросов не остаётся. Спасибо!

Совсем не знаком с C#, но вы очень хорошо объяснили. Большое спасибо

как всегда понятно, приятно и интересно поймет даже ребенок

Спасибо! всё просто и понятно.

Спасибо за видео

Наконец-то я понял. Автор респект!!!

Проще и лучше вводных уроков по нейросетям на ютубе не видел. Это видео дало мне толчок к изучению нейросетей

Это очень крутой ролик!!!

просто лучшее, или по крайней мере одно из лучших объяснений не только в СНГ, а и мире. Жду больше серий по нейронке)

Классное видео! Попробуйте снять урок по созданию более сложной нейросети, например, нейросеть распознающую картинки или нейросеть, которая берёт данные с картинки и распознает на ней число 1 или 0, написанное от руки.

Спасибо!

Хорошее видео! Респект! 👍

Это очень круто, сразу видно, что автор разобрался.

Самый лучший и понятный ролик про нейросеть)

Спасибо, интересно.

Давай теперь многоуровневую нейронную сеть и рассмотри разные топологии - для полноценной серии по ИИ.

Просто о сложном! Правильный учитель!!!

Как же годно, спасибо)))

Про нейрон прикольно. Давай еще чего, Сергей!

Супер! Спасибо!

Давай больше о ИИ. Это просто невероятно круто👏👏👏👏👏👏👏

Круто👍.Лайк

Невероятно крутая штука. Спасибо Сергей! Еще бы знать, как объединить несколько нейронов.

Очень годное видео, спасибо

Качественно сделано, и не на обычном numpy как у доброго десятка других ютуберов.

@xn4pl

3 жыл бұрын

numpy используют просто для более быстрых операций над матрицами, когда используют множество нейронов, здесь тоже пришлось бы использовать библиотеку для работы с матрицами (либо упороться и написать функции самому, что полезно для образовательных целей, но контрпродуктивно для подобного урока), если бы нейрон не был один.

Спасибо, очень хорошо объясняете, интересная и актуальная тематика, будет очень хорошо, если будут дальнейшие видео 👍

Замечательный тутор, переписал на C++ этот нейрон:)

Отличное видео! Спасибо! Очень интересно как взаимодействуют между собой нейроны и какой результат они дают.

спасибо!

Спасибо! Настолько упростить нейросети - это надо додуматься. Я уже посмотрел половину одного плейлиста по нейросетям на английском, там сложно капец, формул с матрицами целая куча, но потихоньку разбираюсь. А здесь хорошо объясняется именно базовый принцип. Предлагаю подробным образом чуть более сложную сеть сделать, хотя бы с 2-3 нейронами в одном скрытом слое.

Спасибо! Очень люблю твои уроки! Единственное понятное объяснение как это работает на youtube Выпусти, пожалуйста, видос по нейронной сети (из нескольких нейронов) 🙏 И спасибо за видео про звёзды очень понравилось 🤩

Блин чел, ты лучший

Отличное объяснение

Очень своевременное видео, я только начал изучать нейронные сети

@DataScienceGuy

3 жыл бұрын

Изучать нейронки и data science лучше все же с помощью python.

@blackfire4530

3 жыл бұрын

@@DataScienceGuy я знаю, но учить его пока что нет времени

Было очень интересно

ух очень круто!

Ну наконец-то кто-то объяснил мне что такое нейро-сеть без сложных уравнений и непонятных букв! Миша, 12 лет.

у меня IT оргазм, спасибо))))) классно объяснил и тема топ

прекрасно объяснил) хотелось бы курс по нейросетям небольшой

Огромное спасибо за видео! Хотя сам я программирую только в 1с и на JS, Google Apps Script было очень интересно и главное понятно познакомиться с принципом работы искусственного нейрона (нейронных сетей). Однозначно лайк!

все круто, давай теперь большую сетку и задачу для нее посложнее. Ты лучший кто обьясняет, даже теперь моя бабуля, которая не знала как включить компьютер, после твоих уроков кодит на с＃

Два комментария к автору видео: - в методе Train, скорее всего, надо вызывать метод ProcessInputData, а не писать еще раз реализацию метода - я видео слушал и решил сделать сам, так вот, очень важно подчеркнуть, что условие выхода из основного цикла тренировки это когда LastError > (строго больше) Smoothing || когда LastError Видео отличное, Вас приятно слушать.

@No9GOLEM

3 жыл бұрын

Я тоже попробовал повторить все, только на basic. Не знаю, в чем причина, но параметр Smoothing заработал непредсказуемо. Задал 0.00001 (как и у видео) и в один прекрасный момент значение ошибки застывает на месте, а итерации продолжаются до бесконечности. Нейрон перестает обучаться, а итерации продолжается. Подобрал Smoothing вручную - ввел 0.5 и о чудо! Уже после ВТОРОЙ итерации дало абсолютно правильный результат. Не знаю, в чем причина. Видимо прога, в котой я работаю, что-то химичит с дробными числами.

Спасибо! Пойду создавать искусственный интеллект и захватывать Мир!

Очень интересно

Мало понятно , но безумно интересно

Круто, коротко и о главном

Спасибо. Лайк +1 подписчик.

только с тобой смог понять эту тему

Наконец, нормальное практическое объяснение. Огромная просьба продолжить тематику.

супер пояснение, спасибо! Идея - подобное видео, но где два нейрона задействовано, что бы создать простейшую нейросеть, и таким доступным способом показать ее

Жду не дождусь ООП на C#

@nawakoff2581

3 жыл бұрын

@@medvedvshapke , ну я как раз таки уже довольно хорошо в него вник, в том числе благодаря Метаниту. Хотелось бы просто пересмотреть и повторить с точки зрения подхода автора канала.

@nawakoff2581

3 жыл бұрын

@@medvedvshapke тут согласен.

@serjoya1667

3 жыл бұрын

Спасибо за совет посмотреть канал метанит!Очень жаль ,что долго уроки выходят(((

@serjoya1667

3 жыл бұрын

@@medvedvshapke Спасибо ,я уже и сайт нашел)))

@xn4pl

3 жыл бұрын

ООП на C# имплементировано уже десятки лет, садись и пиши :)

Классно. Попробую по такому принципу научить нейрон решать судоку. Чтобы он сам пришёл к верному алгоритму. Только вот навскидку, пока, не могу понять какие веса использовать.

Вау, вот это уже интересно и за такое можно стать патроном... Сергей, было бы здорово увидеть более продвинутый урок по нейронкам, например - как на картинке найти определенный предмет. Или, как определять тех же самых котиков. В случае с картинками не понятно что подавать на вход. Наверное нужно ужать исходное изображение и упростить в цветах, а потом подавать на вход пиксели? В любом случае спасибо, получилось очень классное и понятное видео. Пришло общее понимание того, как оно устроено и работает. Хотелось бы вот теперь хотя бы чуть-чуть углубиться и понять более тонкие вещи. Если будут такие уроки, то я с удовольствием стану спонсором, потому что это действительно понятные и ценные знания. Спасибо! Подписался. Лайк поставил, колокольчик жмякнул :)

@arvuslirster2918

3 жыл бұрын

В картинках используют датасеты, огромные шо пиздец, и которые занимают тучу времени для обучения

@cancent

2 жыл бұрын

@@arvuslirster2918 времени для обучения реального?

Автор. Спасибо, всё очень понятно. У меня вопрос. Буду признателен если ответите. Возможно ли сделать так чтобы нейрон решал математический пример и развивался? Например начинал с 1+1, и развивался до такой степени чтобы решать сложные примеры (примеры со скобками, степени и т.д)?

Это прикольно давай глубже! Распознавание фигур.

Странно, но вот никак руки не доходили прочесть обо нейронних сетках, а вот било интересно. Огромное спасибо, очень доходчиво, сразу понял, иногда даже учебники хуже обяснят)

Здравствуй. Очень понравился урок про нейронные сети. Если тебе не сложно можешь и дальше выпускать уроки на данную тему? Я думаю по количеству просмотров ты и сам понял на сколько такие уроки востребованы.

спасибо я сделал свою первую нейро-сеть!

Тема нейросетей - Класс!)

Гениальный пример с препадом