Простое и детальное объяснение что такое нейронные сети и как они работают. Без технических терминов, без воды. Наглядные рисунки, простые графики. Базовое требование к математике. Объясняются тензоры, слои, функция потерь, обратное распространение, деривативы и оптимизация простыми словами. Целый курс по нейронным сетям в 12 минутном видео.
Данные, которые подаются в нейронную сеть представляют собой тензоры. Далее тензоры подаются в слои, которые представляют собой математические операции. После этого вычисляется функция потерь. Например, нейронная сеть выдает 0.9, а правильный ответ 1. Получается разница 0.1. Задача нейронной сети свести эту разницу к нулю. Далее происходит обратное распространение. В обратном распространении вычисляются значения градиентов для параметров нейронной сети. После это происходит процесс оптимизации, который равен минус коэффициент обучения умноженный на градиент параметров, который мы оптимизируем. Это все!
Если вам понравилось видео, поставьте видео лайк. Мне будет приятно, что я кому-то помог!
@andreiliphd
[ Ссылка ]
#нейронныесети #глубокоеобучение #обучение #процессоптимизации #обратноераспространение #функцияпотерь #деривативы #градиенты
Что такое нейронные сети простыми словами и за 10 минут
Теги
нейронные сетиглубокое обучениепроцесс оптимизацииобратное распространениефункция потерьдеривативыградиентычто такое нейронные сетикак работают нейронные сетичто такое тензоркак функционирует нейронная сетьнейронная сеть простыми словамивведение в нейронные сетикраткое введение в нейронные сетинейронные сети кратконейронные сети за 10 минутфункция потерь в нейронной сетипроцесс оптимизации нейронной сетиобратное распространение в нейронной сети
