Многослойный перцептрон

Многослойный перцептрон смотреть последние обновления за сегодня на .

Многослойный перцептрон // Введение в нейронные сети

1256
40
0
00:08:17
24.11.2020

Проводим аналогию с человеческим интеллектом. Рассматриваем принципы устройства простой нейронной сети: нейроны, связи, слои. Как применять нейронную сеть для задачи классификации? Многослойный перцептрон и полнота многослойных нейросетей. Задание после урока: 🤍 В рамках стипендиальной программы VK Fellowship мы провели образовательный курс по машинному обучению для преподавателей информатики в школах. Теперь делимся полезными материалами с миром 🤗 Первый блок образовательного курса для преподавателей посвятим машинному обучению. Познакомимся с инструментами, которые пригодятся для занятий, и основными языками. Задания по этой теме: 🤍 Дополнительные задачи здесь: 🤍 Больше информации о курсе — в сообществе VK Education ВКонтакте: 🤍

Как устроена нейросеть. Многослойный перцептрон. Нейросети 01

8103
369
14
00:24:47
30.03.2020

Простейшая нейросеть — многослойный персептрон. Мы подаём несколько сигналов на вход, и получаем несколько сигналов на выходе. Запрограммируем сеть на C#.

Обратное распространение ошибки. Backpropagation. Многослойный персептрон (пример на пальцах).

5607
178
23
00:20:49
31.03.2019

Нейронные сети применяемые в современных технологиях, получили свое начало от такого вида персептрона как многослойный. Искусственный интеллект понятие достаточно размытое, однако учитывая многие задачи которые решаются посредством нейронных сетей, называют применением искусственного интеллекта. Чтобы познать всю глубину принципа работы многослойных сетей, необходимо научиться их обучать. Для этого как минимум, следует, знать принцип работы алгоритма обратного распространения ошибки. А начать естественно необходимо с изучения работы многослойного персептрона, о котором и пойдет речь в данном уроке.

Нейросеть угадывает цифры С++ (Многослойный персептрон C++)

166213
3810
140
00:42:45
14.08.2021

В этом ролике напишем свою нейросеть, многослойный перцептрон Розенблата на C (изобретем велосипед). Разберем как она работает и обучается. Проанализируем обучение на датасете MNIST. Надеюсь не утомил подсчётами градиентов, но это самая сложная и основная вещь. Если есть какие-то вопросы по работе нейросети, то пишите в комментариях. Или любые пожелания:) Ссылка на плейлист 🤍 Ссылка на опрос на тему следующего ролика 🤍 Мой Boosty: 🤍 (там в последующем буду делится новостями, возможно, создам чат в дискорде или телеграмм). Ссылка на исходники: 🤍 ТаймКоды: 0:00 Вступление 0:26 теоретическая часть (как устроена) 4:05 функции активации 4:55 начинаем прогать (создаем класс NetWork и Matrix) 6:55 MNIST 8:40 модифицируем ф-ции активации 10:33 создаем класс ActivateFunction 12:05 класс NetWork 13:45 ф-ция ForwardFeed 17:28 Как считаем ошибку, градиентный спуск 20:48 Считаем градиенты 33:00 дописываем оставшиеся функции 35:42 source.cpp 38:25 Обучение нейросети 40:00 Выводы по обучению 40:19 перенос в Qt 42:30 Конец:)

Как устроен многослойный перцептрон Розенблатта? Душкин объяснит

206
12
2
00:10:15
02.10.2021

Узнаем про многослойный перцептрон, который изучал Фрэнк Розенблатт, а также выясним, откуда взялась путаница про количество слоёв. Курс «Основы искусственного интеллекта» на Udemy: 🤍 Агентство искусственного интеллекта: 🤍 ТГ-канал Романа Душкина: 🤍 #ИИ #ИскусственныйИнтеллект #Вычисление #Система #Видеошпаргалка #Коннекционизм #НейроннаяСеть #Нейрон #Нейросеть #Перцептрон #Классификация #РоманДушкин #ДушкинОбъяснит

Многослойный перцептрон

570
18
4
00:07:29
23.07.2020

Запишетесь на полный курс Машинного обучения на Python по адресу support🤍ittensive.com

Как устроен многослойный перцептрон Румельхарта? Душкин объяснит

90
10
2
00:09:46
28.10.2021

Возвращаемся к искусственным нейронным сетям, и у нас в фокусе интереса — многослойный перцептрон Румельхарта. Давайте узнаем, как он устроен и чем отличается от перцептрона Розенблатта. Курс «Основы искусственного интеллекта» на Udemy: 🤍 Агентство искусственного интеллекта: 🤍 ТГ-канал Романа Душкина: 🤍 #ИИ #ИскусственныйИнтеллект #Вычисление #Система #Видеошпаргалка #Перцептрон #Нейросеть #ИНС #Румельхарт #РоманДушкин #ДушкинОбъяснит

Практика: многослойный перцептрон и библиотека PyTorch // Введение в нейронные сети

449
9
0
00:10:54
26.11.2020

Построение и обучение простой модели на PyTorch для несложной интересной задачи. Задание для урока: 🤍 В рамках стипендиальной программы VK Fellowship мы провели образовательный курс по машинному обучению для преподавателей информатики в школах. Теперь делимся полезными материалами с миром 🤗 Первый блок образовательного курса для преподавателей посвятим машинному обучению. Познакомимся с инструментами, которые пригодятся для занятий, и основными языками. Задания по этой теме: 🤍 Дополнительные задачи здесь: 🤍 Когда справитесь с задачами, проверьте себя в тесте: 🤍 Больше информации о курсе — в сообществе VK Education ВКонтакте: 🤍

Персептрон - возможности классификации образов, задача XOR | #2 нейросети на Python

48244
1600
139
00:19:46
21.06.2020

Классификация линейно-разделимых образов с помощью персептрона на одном нейроне. Понятие биаса (bias) - порогового смещения. Различение нелинейно-разделимых образов (задача XOR) с помощью трехслойной нейронной сети. Телеграм-канал: 🤍 Инфо-сайт: 🤍 lesson 2_1.py, lesson 2_2.py, lesson 2_3.py: 🤍

Глубокое обучение. Лекция 2. Многослойный персептрон (2019-2020)

2674
80
9
01:16:39
17.06.2020

Лекция посвящена базовой архитектуре – многослойному персептрону. Рассмотрены следующие вопросы: - Нейрон: входы, веса, смещение, активация, функция активации. - Архитектура: многослойный персептрон. - Нотация. Евгений Разинков к.ф.-м.н., директор по науке компании Pr3vision Technologies, основатель парфюмерного AI-проекта 🤍, руководитель отдела машинного обучения и компьютерного зрения Группы компаний FIX. Tailor-made AI solutions for unique challenges: 🤍 Информация о лекциях: 🤍 Телеграм-канал с анонсами лекций и материалами по машинному обучению: 🤍

AIML-4-1-5 Функция XOR и многослойный персептрон

7388
139
00:08:56
17.01.2015

Смотрите другие видео этого курса, выполняйте упражнения и изучайте интеллектуальные системы и машинное обучение на нашем сайте! 🤍

Многослойный перцептрон для XOR своими руками на Delphi

1139
13
1
00:04:58
20.03.2017

по ссылке можно увидеть, познавательное видео по той же теме, с объяснениями, это видео помогло мне... 🤍 🤍 Ссылка на исходник

МНОГОСЛОЙНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. ОБУЧЕНИЕ. Backpropogation: ОБРАТНОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ ОШИБКИ

22218
104
00:14:38
23.07.2017

В данном видеоуроке мы познакомимся с многослойными нейронными сетями прямого распространения (многослойным перцептроном). Научимся проводить расчёты при работе сети с входными данными и обучающими примерами. Методом обратного распространения ошибок (backpropogation) осуществим обучение многослойного перцептрона. На небольшом числовом примере показаны все необходимые расчёты при работе и обучении сети. Приятного просмотра! Задавайте вопросы и комментируйте! ❏ Подписывайтесь на канал, ставьте лайки, комментируйте, подавайте идеи и делитесь видео с друзьями! Первое видео по искусственному интеллекту (Простой перцептрон): 🤍 ✓ Скачать Материалы по уроку (910Кб): 🤍 Племянница с другом создала игру!!: 🤍 ➤Я ВКонтакте: 🤍

Многослойный перцептрон на Java

23720
439
95
00:32:48
03.07.2012

Разбираем создание многослойного перцептрона на Java с нуля и решаем классическую задачу обучения перцептрона представлению функции "Исключающего ИЛИ"

Deep Learning. Lecture 2. Многослойный персептрон

444
21
0
01:15:39
10.02.2022

Евгений Разинков к.ф.-м.н., директор по науке компании Pr3vision Technologies, основатель парфюмерного AI-проекта 🤍, руководитель отдела машинного обучения и компьютерного зрения Группы компаний FIX. Tailor-made AI solutions for unique challenges: 🤍 Информация о лекциях: 🤍 Телеграм-канал с анонсами лекций и материалами по машинному обучению: 🤍

Нейронные сети за 10 минут

40477
2414
103
00:09:56
15.09.2019

Что такое нейронные сети, и как они работают? Узнайте в этом видео! Мы рассмотрим довольно простую нейросеть, но почти все принципы, о которых я расскажу, также применимы для построения и более сложных современных нейросетей. Знакомиться с понятием нейронные сети мы будем на примере задачи классификации. Вы узнаете, что такое нейрон, функция активации, нейронная сеть и многослойный перцептрон. Вычисление в одном нейроне происходит следующим образом: вычисляется взвешенная сумма входных значений, прибавляется значение смещения (bias) и от получившейся суммы вычисляется функция активации. Важно, чтобы функция активации была нелинейной. Выходы группы нейронов можно подать в другой нейрон, таким образом мы получим простую двухслойную нейронную сеть. Если нам нужно делать классификацию на N классов, то в последнем слое нужно поставить ровно N нейронов. Такая архитектура называется полносвязная нейронная сеть или многослойный перцептрон. В конце мы рассмотрим вычисление слоёв нейронной сети с точки зрения линейной алгебры – через умножение на матрицу весов и прибавления вектора смещения. Меня зовут Дмитрий Коробченко, и на моём канале будет много чего интересного, так что подписывайтесь и нажимайте на колокольчик, чтобы ничего не пропустить: 🤍 #Нейросети #ГлубокоеОбучение #ДмитрийКоробченко #НейронныеСети #МашинноеОбучение #ИскусственныйИнтеллект

Нейронные сети в Java. Реализация сети перцептронов.

2125
41
1
00:18:17
13.08.2020

Код из видео - 🤍 Реквизиты для поддержки: Яндекс Кошелек - 410013995640387

Обучение нейронной сети на Python

14509
755
73
00:21:34
15.08.2021

Настало время написать свою собственную нейронную сеть и алгоритм её обучения. С нуля. На чистом питоне. Чтобы раз и навсегда разобраться, как именно всё это работает. В этом видео мы будем использовать информацию о том, как устроена простая полносвязная нейросеть (многослойный перцептрон), как обучить нейронную сеть с помощью стохастического градиентного спуска, как написать на Python инференс для нейросети и как вычислить градиент с помощью обратного распространения ошибки. Для ознакомления с этими темами рекомендую посмотреть предыдущие видео: 1. Знакомство с нейронными сетями: 🤍 2. Как обучить нейронную сеть: 🤍 3. Инференс нейронной сети на Python: 🤍 4. Обратное распространение ошибки: 🤍 Обучать будем модель для классификации цветка ириса (по четырем скалярным признакам). В качестве обучающей выборки будем использовать набор данных — Ирисы Фишера. После создания первого минимального цикла обучения я кратко покажу, как можно улучшить алгоритм обучения за счёт различных фишек: как можно настраивать гиперпараметры, как можно менять начальную инициализацию весов нейросети, и т.д. А также покажу как реализовать батч (batch) — подход, позволяющий стабилизировать стохастический градиентный спуск. Код из видео: 🤍 Меня зовут Дмитрий Коробченко, и на моём канале будет много чего интересного, так что подписывайтесь и нажимайте на колокольчик, чтобы ничего не пропустить: 🤍 #Нейросети​ #ГлубокоеОбучение​ #ДмитрийКоробченко​ #НейронныеСети​ #МашинноеОбучение​ #ИскусственныйИнтеллект​ #ОбучениеНейросети #ГрадиентныйСпуск #Python #Numpy

Многослойные нейронные сети

421
13
53
00:04:48
27.05.2021

Рассказывается о внутренней структуре многослойных нейронных сетей, а также затрагивается вопрос об обучении нейронных сетей. Подготовка материалов и презентации: Дарья Богданова. Озвучка и монтаж: Руслан Дементьев. Видео также опубликовано на Яндекс.Дзен канале "Самостоятельная работа": 🤍

Что такое перцептрон? Душкин объяснит

351
26
5
00:14:08
04.09.2021

Перцептрон — это первая нейросетевая модель, которая была разработана Фрэнком Розенблаттом ещё в середине XX века. Курс «Основы искусственного интеллекта» на Udemy: 🤍 Агентство искусственного интеллекта: 🤍 ТГ-канал Романа Душкина: 🤍 #ИИ #ИскусственныйИнтеллект #Вычисление #Система #Видеошпаргалка #Коннекционизм #НейроннаяСеть #Нейрон #Нейросеть #Перцептрон #ФрэнкРозенблатт #РоманДушкин #ДушкинОбъяснит

перцептрон. обучение. другие нейроны. пример

2149
55
2
00:10:34
17.03.2019

введение в перцептрон, его обучение, геометрический смысл, другие нейроны, базовый пример обучения перцептрона

Обратное распространение ошибки. Нейронная сеть. Backpropogation. Персептрон на JavaScript.

2103
56
20
00:32:39
15.04.2019

В данном уроке рассматривается процесс реализации и обучения многослойного персептрона (multilayer perceptron) Румельхарта . Это первая нейронная сеть, которую мы создаем в это цикле уроков (сеть прямого распространения) и работает она по принципу алгоритма обучения обратного распространения ошибки (backpropogation), так сказать разработка первого искуственного интеллекта. Программирование данного персептрона производится как обычно на языке JavaScript. Кому интересно, документация по Google графикам: 🤍 Ссылка на пример в codePen: 🤍

9. Элементарный нейрон

15
0
00:29:12
17.08.2021

Построение элементарных нейронных сетей. Нейроны и персептрон. Основа работы нейронных сетей. Весь курс: 🤍

Geometry learning with a multilayer perceptron

391
1
0
00:00:30
08.10.2013

This example demonstrates the generalization ability of a multilayer perceptron on learning geometric figures using the JANNLab toolkit (🤍). The sample points are positioned on the uni-square and each point corresponds to one of two classes. The first class is defined by three circles (white drawn points) and second class is given by all remaining samples (gray drawn points). These classes are obviously non-linearly separable. The more colored the background at a specific position (x,y) is, the more the MLP "thinks" this point correspond to the first class.

Как простейший персептрон учился....

23
2
0
00:02:16
22.09.2021

Обучение многослойного персептрона на примере множества точек плоскости. В видео показана визуализация: как нейронная сеть видит происходящее... Как понимает двумерное пространство точек, как отделяет "хорошие" точки от "плохих"

персептрон, нейросеть на Delphi

2976
40
10
00:11:26
13.02.2017

первый мой, опытный, вроде как даже рабочий 8-) образец однослойного персептрона, ПРОСТЕЙШИЙ, учебный. если видео заимеет спрос выложу исходники, а в будущем, уже будут многослойные версии, кстати тут в выборке много образцов для буквы "В" не с проста, с ней регулярно проблемы возникают, как с этим бороться пока не знаю, но возможно в многослойном персептроне результат будет лучше... здоровая критика, дельные советы - приветствуются. данное видео сделано для людей интересующихся нейросетями, я просто поделился своим первым опытом. призываю всех, так делать 8-) 🤍 ссылка на исходник, для делфи Delphi 10 seattle там, есть задел на многослойность, но реализован только однослойный перцептрон, есть возможность замены обучающих векторов и их просмотра, и тестовый вариант удаления обучающих векторов

Пишем нейросеть на Python с нуля / Градиенты / Data Science

9582
336
39
00:19:57
30.08.2021

Профессионалы 4.0 - это платформа, где фрилансеры могут откликнуться на проекты крупных компаний.   Регистрируйся и присоединяйся к сообществу профессиональных фрилансеров по ссылке - 🤍 Обучение многослойного перцептрон, разбор метода обратного распространения ошибки, имплементация MLP при помощи Numpy. Код: 🤍 Таймкоды: 00:00 История создания нейросетей 01:46 Многослойный перцептрон 02:10 Глубокие нейросети 02:17 Где получить проекты и на них заработать? 04:26 Начало жести. Прямой проход по нейросети 08:50 Реализация прямого распространения на python (numpy) 10:23 Обратное распространение. Расчет производных на выходном слое 12:58 Реализация обратного распространения (выходной слой) 14:30 Обратное распространение. Расчет производных на скрытых слоях 16:32 Реализация обратного распространения (скрытые слои) 17:09 Обновление весов в конце 17:30 Проверяем нашу нейросеть 17:48 И еще раз повторяем алгоритм обновления весов (кратко) Группа в ВКонтакте 🤍 Telegram 🤍 #DataScience #deeplearning #ityoutubersru

Нейронная сеть в 3D.

348
19
1
00:01:59
24.03.2020

Перцептрон - perceptron 🤍 Многослойный перцептрон - multilayer perceptron 🤍 Сверточная нейронная сеть - convolutional neural network Convolutional neural network

Как работает нейросеть и чем она отличается от нервной системы

176
16
4
00:10:44
30.12.2021

Сергей Фриз (Sergey Freeze) рассказывает о базовых принципах построения искусственной нейросети, работе однослойного и многослойного перцептронов и алгоритме обратного распространения ошибки. В видео дается краткая историческая справка по развитию нейронных сетей, а также автор высказывает свою точку зрения по поводу отличия современных искусственных сетей от нервной системы живых организмов. Все, что нужно знать программисту нейросетей о живом нейроне: 🤍 Смотреть курс «Python – это просто»: 🤍 Наша группа ВК: 🤍 ✅ Поддержать канал: 🤍 Тайминги видео: 00:00 intro 00:38 Однослойный перцептрон 03:48 Обучение однослойного перцептрона 04:34 Ограничение однослойного перцептрона 05:47 Многослойный перцептрон 07:27 Обучение многослойного перцептрона 08:42 Отличия искусственных сетей от нервной системы живых организмов 08:42 Заключение #перцептрон #нейросеть #ИИ

Программа кино, составленная искусственным интеллектом

1293
4
0
00:01:31
19.03.2022

25 марта 19:00 VOKA CINEMA by Silver Screen. Билеты в кассе кинотеатра. 🤍 Уже второй год подряд команда фестиваля поддерживает работу секции ИИ. Специальная нейронная сеть, обученная, на основе данных о фильмах и оценках с прошлых фестивалей, отмечает понравившиеся ей работы, реализуя собственную концепцию логики и вкуса. Год назад мы использовали простую архитектуру — обычный перцептрон MLP, т.е. нейронную суть прямого распространения. Сейчас же структура была усложнена, и представляет собой ансамбль из рекуррентной и сверточной нейронной сети. Рекуррентная нейронная сеть позволяет лучше фиксировать долгосрочные зависимости. Слои же сверточной нейронной сети, содержащие, так называемые, "сверточные ядра", из необработанных последовательностей данных создают однозначные локальные признаки, из которых, в свою очередь, слои объединения извлекают наиболее значимые признаки. Что объединяет отобранные нейронной сетью фильмы, пожалуй, остается загадкой, запрятанной в слоях deep learning. Однако каждый зритель может попробовать самостоятельно решить этот ребус, используя воображение и фантазию.

Multilayer perceptron (MLP) feedforward artificial neural network model

819
10
1
00:00:41
25.03.2016

Multilayer perceptron (MLP) feedforward artificial neural network model.

Нейронные сети в Java. Персептрон

2126
40
3
00:11:56
12.08.2020

Код проекта - 🤍 Реквизиты для поддержки: Яндекс Кошелек - 410013995640387

Единожды попробовав этот многослойный пирог, вы захотите его готовить каждый день

3893
289
6
00:03:14
11.11.2021

Единожды попробовав этот многослойный пирог, вы захотите его готовить каждый день .Ингредиенты: мука - 600 г молоко - 300 мл яйца - 2 шт соль - 8 г растительное масло - 100 мл ОСТАВЬТЕ ОТДЫХАТЬ 15 МИНУТ творог - 400 г соль - 10 г зелень - 100 г желтки - 2 шт растительное масло - 10 мл Форма диаметром 30 см В РАЗОГРЕТУЮ ДО 180°C ДУХОВКУ / 30 МИНУТ Если хотите ознакомиться с другими видео-рецептами смотрите: Youtube: 🤍 Facebook: 🤍 Instagram: 🤍

NeuralLab. Урок 1. Главное Меню и Однослойный Персептрон

466
5
1
00:00:47
19.08.2017

Это проект для демонстрации работы нейронных сетей и их настройки. Вы можете создавать нейронные сети, обучать их, настраивать как вам угодно, экспериментировать, создавать и получать результаты. Скачать: 🤍 Группа: 🤍

Назад
Что ищут прямо сейчас на
многослойный перцептрон вяжуспицами Талас Вьетнам история ταχίνι παραδοσιακό cheap green screen red crab house мощный пк ishan llb air india удалить приложения с телефона Ennayanna sundrop 청춘 самолёты водолей таро первый раз кинолар squid game doll singing DeepFake 海膽