Войти
ФлеймФорумОбщее

Deep learning на пальцах. (5 стр)

Страницы: 1 2 3 4 5 6 Следующая »
#60
(Правка: 11:36) 11:35, 29 мар. 2019

122
> Не рассматривается.
> Код простого нейрона в видео где? Нет его.
> Ни кода инициализации, ни кода тренировки, ни кода получения результата.
Все есть. в домашних заданиях, по ссылке не суьба пройти?
https://github.com/sim0nsays/dlcourse_ai


#61
17:24, 29 мар. 2019

122
Нейронная сесть описывается несколькими строчками в Keras. Куда ты там свою "кухню" вписывать собрался?
В итоге будет один огромный массив циферок, а не код, который нужно будет скармливать нейронной сети, чтобы она выплюнула нечто, используя магию, образно выражаясь.
Качество нейронной сети будет зависеть от того как ты её натренировал и какие коэффициенты используешь.
Самого кода как такового практически нет. Такие фреймворки как Keras - очень высокоуровневые и изменения нейронной сети в нём можно делать за пару секунд буквально и сразу видеть результат, всё включая перекрёстную энтропию во время обучения в реальном времени и много других ништяков.
Твой говнокод вообще никому не нужен.

#62
(Правка: 18:41) 18:40, 29 мар. 2019

Пришел с утра на работу с чистым разумом, светлой головой и высокими порывами.
И зашел в эту тему.
И посмотрел всё....

Столько матана даже в универе за один раз не принимал...

Но было офигенски!

#63
18:55, 29 мар. 2019

Кот Зловред
> Самого кода как такового практически нет. Такие фреймворки как Keras
А ну да, я и забыл сколько здесь типичных херак-херак-и-в-продакшн.
Которых не интересует понимание механик а надо побыстрее заюзать чужую либу.
Ок, всё стало ясно.

#64
19:57, 29 мар. 2019

122
А ты, типа, из тех, что пишут свой std::string по пол года на каждый проект, причём говённый? Или вечно пишут движок, но никогда не сделают ни одной игры?
Код открыт: бери и читай. У хороших фреймворков хорошая документация.
Херак-херак - отличный вариант, чтобы хоть что-то рабочее получить, а потом видно будет. Весь код - говно на самом деле.

Keras - лучшая библиотека для знакомства с нейронными сетями и их изучения. Самый простой и быстрый способ получить рабочую нейронную сеть.

#65
20:26, 29 мар. 2019

Кот Зловред
> А ты, типа, из тех
Я ни из каких, я нейросети не знаю вообще.
А вот ты явно из тех кто не понимает что обучение основам это не юзать готовую либу. А написать свой простейший код реализации.
Тебя когда сортировке обучали, тоже говорили типа "юзай квиксорт, твой код энивей не нужен"?
Не смеши.
Твоё понимание обучения это "юзаем либы, они хорошие", о чём тут говорить.

#66
20:55, 29 мар. 2019

122
Ты хочешь посмотреть видео где человек пишет код простой нейронки и чтоб в нем обязательно был майн?

#67
23:22, 29 мар. 2019

122
> Тебя когда сортировке обучали, тоже говорили типа "юзай квиксорт, твой код
> энивей не нужен"?
Нет не так.
"Сейчас мы напишем сортировку пузырьком, но никогда не используйте это говно, юзайте квиксорт"

#68
23:36, 29 мар. 2019

122
простейшая нейросеть - перцептрон.
Вот тут есть несколько реализаций, правда ни С ни бейсика. Но можно еще нагуглить.
Перцептрон - технологии 50-летней давности, современные сети ушли довольно далеко, но общий принцип тот же.

#69
15:11, 30 мар. 2019

kipar
emptiness_rain
Спасибо но я ничего не спрашивал.
Этот диалог - мой комментарий к конкретному видосу на ютубе. Ничего более.

#70
18:16, 30 мар. 2019

122
> Спасибо но я ничего не спрашивал.

Пост выше - ответ на это:
> Я по прежнему не вижу функции main, не вижу функции нейрона, не вижу функции
> приёма входящих данных, не вижу функции вывода результата.

#71
8:44, 3 апр. 2019

Лекция 7 — Segmentation и Detection (гостевая)

Впервые на курсе — гостевая лекция!
Лектор - Владимир Игловиков, Kaggle grandmaster и сотрудник self-driving подразделения компании Lyft.

3-го апреля в 8:40 Мск (12:40 Нск, 10:40 вечера 2-го по PST).

https://www.youtube.com/watch?v=r2KA99ThEH4

#72
11:06, 3 апр. 2019

122
> Тебя когда сортировке обучали, тоже говорили типа "юзай квиксорт, твой код
> энивей не нужен"?
Нет, когда обучали сортировке, вначале учили какие транзисторы отвечают за функционирование регистров данного процессора. Чтобы понимать, какие сложные действия происходят на уровне железа когда ты пишешь if (a > b).

А если бы тебя обучали хоть чему нибудь (или ты сам бы решил чему нибудь научиться, а не бравировать тем что ты никогда ничего не изучал), то ты бы знал, что есть уровни абстракции. И что человек не может их знать все. И если ты планируешь создавать что-то большее, чем ковыряться в говне, то тебе доскональное изучение внутренней структуры нижних абстракций придется опустить.

#73
11:37, 3 апр. 2019

7я часть мощная, правда из за терминологии разной порой непонятки появляются, но для быстрого старта оч много полезного.

#74
13:06, 10 апр. 2019

Deep Learning на пальцах 8 - Metric Learning, Autoencoders, GANs

Да простит меня ват, что нарушаю традицию этого топика :)

Страницы: 1 2 3 4 5 6 Следующая »
ФлеймФорумОбщее