Бамп

Бамп.

Анончик, это очень интересно, не проходи мимо.

Ну бамп.

Бамп.

>>140180741 (OP)
На правах бампа поинтересуюсь, что есть вообще нейросети и с чем связан нынешний их бум.

>>140181844
Я так понимаю эти штуки заменяют собой сложные алгоритмы, допустим алгоритм распознавания текста. При достаточном количестве итераций сеть будет определять буквы без или почти без ошибок. Вот я не понимаю как это работает, потому и интересуюсь.

>>140180741 (OP)
ты хотябы сайты научись верстать,маня

Бамп.

нейросети это типа искусственный мозг?

>>140182055
Типа да.

>>140181972
На самом деле это все азиаты притворяются нейронами, чтобы найти работу.

Бамп

>>140180741 (OP)
Пиздуй в гугл и читай. Дохуя всего есть. На пальцах такое не объяснишь. Либо ты учишь всё, либо сосешь.

Бамп

Бамп.

https://youtu.be/g8nrkZ14Rc4?t=34m17s

Бамп.

Хули ты бампаешь, тупое мудило.

>>140180741 (OP)
Заходит сигнал, обрабатывается, выходит или не выходит, в зависимости от результата.

>>140182086
Но ведь это тупо алгоритм, почему раньше нельзя было такой написать? Непонимать.

>>140184032
Это не алгоритм.

>>140180741 (OP)
Главная прелесть нейросетей в том, что им не нужны чёткие алгоритмы, она перестраивает связи между нейронами сама, поэтому тренируют, а не программируют. Обычно работа происходит с первым и последним слоем сети - по сути с потоком входных и выходных данных. Всё, что происходит внутри сети остаётся магией даже для самого программиста.

>>140184107
А что это?
>>140184314
Теперь я вообще нихуя не понимаю.

>>140184314
Блядь, криво пост написал, ну вы поняли.

>>140184354
Потому что ты даун, который лезет не по своему уровню.

>>140184314
Это единственное что я понял о нейросетях. Захотел сам убедиться но не могу понять с чего начать.

Нейросеть это цифра или аналог

>>140184354
Что понимать? Ты, как программист нейросети, по сути создаёшь мозг, который потом дрессируешь выполнять определённые задачи. Именно дрессируешь, а не программируешь.

Бамп тредца.

>>140184032
>почему раньше нельзя было такой написать
Проблема в вычислительной сложности, проще сказать, что только сейчас железо доросло.
По сути, нейронная сеть - сверхсложная композиция линейных функций.

Чо вы за хуйню несёте?
Оп, не слушай даунов.
Вот недавно была приложуха в гугле(от каких-то обычных кодеров), которая картинки через НС перерисовывала.
Как блять ты это НАТРЕНИРУЕШЬ?
Оп, тебя дурят короче, или просто тупори отвечают, гугли приложения и инфу о них

https://habrahabr.ru/post/143129/

/тхреад

>>140184825
Не знаю как это натренировано, но прекрасно понимаю принцип построения таких картин. Сеть просто дорисовывает картинку ища на ней части тех картинок, которые в нее вкинули как ассоциации, которые нужно искать. Обычно там всякие животные, однако если закинуть туда кишки кровь распидорасило, то на выходе будет крипота.

Бамп

>>140184825
>Так получилось, что в университете тема нейросетей успешно прошла мимо моей специальности, несмотря на огромный интерес с моей стороны.

ТЕМА ПРОШЛА МИМО
@
НАПИШУ СТАТЬЮ НА ХАБР

вся суть говноресурса

>>140184990
->
>>140185406

>>140184991
Блять, ты внатуре уебан.
Пишешь "я нихуя не понимаю", я тебе поясняю что делать куда гуглить в ответ "блять, я не знаю как это тренируют, но я знаю как нейросеть ресует"
сажи на хуй, сажи скрываю

>>140185406
Лол, занимаюсь инс последние несколько месяцев. С этого просто в голосину

>>140185471
Давно пора.

>>140185406
Если в институте этого не преподавали, значит это невозможно изучить?

>>140185546
Нихуя ты не понимаешь.

>>140184693
О, математик в тренде.

Ща скину норм статью, она прям для даунов расписана про перспетрончики, но вам как раз будет. Отличная подача.
https://geektimes.ru/post/277088/
во

>>140185871

>>140185708
Ну хорошо, раз ты такой обидчивый - я тебе разжую. Автор этой статьи, некорректно описывает построение и принципы инс. Так же, как и большинство других, допуская множество ошибок. Как правило, все эти статьи начинаются с чего то подобного "Я ничего не знаю, но вот вам статья от меня"

>>140184378
>Потому что ты даун, который лезет не по своему уровню.
А ты уже на каком уровне, не даун?
даун

Чтобы создать эффективную нейронную сеть, нужно создать сеть, которая будет создавать сеть?

>>140186473
Да. А после создания сама напишет для себя алгоритм. Поэтому её и называют нейронной сетью

>>140186605
А скайнет и тереминаторы будут?

>>140186699
сегодня не выйдут

Бамп доморощенному терминатору.

>>140187091
А я думаю куда все пропали, а вон оно чо, читают.

>>140187171
Там хуйня написана.

>>140187272
Обоснуешь или так, вкинул?

>>140187351
Бла бла бла, "цифра" с 0 и 1 нам не катит, давайте изобретем "аналог", где у входа больше значений чем 2, а потом накатим туда ту же самую логику. И ни слова о том, как проходит сигнал, как изменяются весы итд. Суть не в том, чтобы слепить калькулятор входов с компараторами.

Заебали, полон тред мамкиных нейроделов, все статьи на данную тему хуйня, но почему - объяснить никто толком не в состоянии. Охуенно, блеать.

>>140187619
Потому что тема сложная и такое нельзя объяснить на 2 пальцах. Давай, распиши ядерную физику на пальцах для первокласника, который вообще нихуя не знает. Вот и оп такой же хуй.

>>140187545
Как проходит сигнал и изменяются весы?
Если ты считаешь, что чуть выше этой статьи - на читай это
http://jmlda.org/papers/doc/2011/no1/Rudoy2011Selection.pdf

>>140187545
Но если вдруг не осилишь и обосрешься - зря выебывался значит.

>>140187755
Что тема сложная, это понятно. Можно же с чего-то начать? А любое самое сложное явление можно описать простыми словами. Надобно подумать, как это сделать, конечно.

>>140187903
я же скинул ссылку на гиктаймс, там очень простыми словами и наглядно. И вот только что скинул ссылку на другую статью, где математический аппарат раскрыт полностью. Ты можешь прочитать первую, потом прочитать вторую и непонятные моменты гуглить

>>140187789
Я не оп. У меня есть некоторое представление и мне достаточно. Разбирать уравнения не уперлось. И вот это и объясни оп-хую. Что там не всё так просто и придется знать овердохуя всего, а не тупо закодить hello world.

>>140180741 (OP)
Если грубо, то нейросеть - это обычный взвешенный граф с множеством входоов и одним выходом.

>>140188041
Ты странный, в ответ на первую ссылку мне пишешь что слишком легко и не правильно, на вторую что сложно и нахуй не нужно. Зачем ты так?

>>140188058
А князь подойдёт?

>>140188058
Не-а, нейрон - это сложная функция над графом, а не сам граф, не путой, подумой...

>>140188388
Не над графом, а над его выходом, если уж к тому идёт.

>>140188121
Затем что я давно уже забыл всю эту математику, а без неё там делать нехуй. В то же время я имею представление как оно работает, но образно. Мне большего и не надо, я не погромист.

>>140188432
>>140188388
>>140188058
>>140188041
Там есть какая-то общая функция?

>>140188433
Так ты тогда объясни что в первой статье неправильно, именно неправильно, а не упрощено.

>>140188522
бля, ну дал же статью на гик, открой ты её

>>140188557
Да я сейчас видосики на ютубчике смотрю про сети эти.

>>140188432
Не, над графом, потому что это x_i=f_i(w_ix_{i+1}+a_i), и семейство f не должно быть нетривиальным только для выходов.

>>140188634
Не встретил ни одного годного пока сам въезжал в тему.

>>140188663
https://youtu.be/DgANpr-IgQ0
Ну вот какой-то школьник объясняет в общих чертах.

>>140188388
Никто не мешает в качестве веса ребёр задавать функции. Просто структура данных будет частным случаем графа и соответственно может быть описана как граф.

>>140188650
что за Аитое вылезло у тебя? И почему у тебя какое то обратное распространение идёт? И как же не над выходом, если ты уже сам на выходное значение функцию ебашишь? Ты почему меня наебать пытаешься?

>>140188650
что за Аитое вылезло у тебя? И почему у тебя какое то обратное распространение идёт? И как же не над выходом, если ты уже сам на выходное значение функцию ебашишь? Ты почему меня наебать пытаешься?

>>140188716
Схоронил на всякий. Может оставлю студентам скидывать для объяснения.

>>140188774
Просто индекс по-другому написал, сук, ты че НЕПОНЯТЛИВЫЙ?

>>140188769
>качестве веса ребёр задавать функции
>сложная функция
Одно и то же

>>140188525
Обучение. Лень перечитывать. Но у него там не сказано вроде, что суть в настройке весов. Если какой-то вход или комбинация приводят к фэйлу, их вес понижается. И наоборот. Удачные комбинации приобретают вес. Опыт и есть вот эта калибровка.
Если в машинной логике есть четкое значение, при таких то входах такой-то результат, то тут несколько иначе. Как тот же акинатор, который переваривает неправильные ответы, просто снижая их вес. Он не делает тупо выборку по значениям, а считает вероятность с которой подходят персонажи которых он знает. И предлагает наиболее подходящего. Короче, мне не понравилась статья.

Входящие значения умножаются на веса(то есть на накопленный "опыт")

>>140180741 (OP)
Есть нейрон. у него куча входов, и выход. у входов есть веса, рандомно назначающиеся. Если нейрон дает слишком неверный ответ - бьют палкой. верный - кормят плюшкой. И так, пока он не станет давать верный ответ всегда - на этом обучение нейрона закончено.

С нейросетью так же, просто слоев нейронов дохуища. Лупят палкой и кормят лепешками, пока не научится выдавать верный ответ.

Всё, в принципе.

>>140189837
В школе заболел учитель физики. Вместо него прислали батюшку. Начался урок.
- Здравствуйте отроки,- говорит поп,- скажите мне какое физическое тело имеет обыкновение стоять?
Вовочка тянет руку:"Хуй!"^ - Почему ты так думаешь?
- Если он встал, то его трудно опять уложить.
- Хорошо, отроки, тогда какое физическое тело имеет обыкновение не стоять?
Вовочка тянет руку:"Хуй!" - Обоснуй!
- Если он не стоит, то его и домкратом не поднимешь.
- Ладно, тогда какое физическое тело имеет обыкновение двигаться?
Вовочка тянет руку...
- Подожди сын мой, этак ты всю науку к хуям сведешь..

>>140189837
Это я понял. Как, допустим, научить сеть отличать Ф от И? Что должно быть на входе и сколько должно быть нейронов? Как потом скорректировать вес, по какой формуле? Это если не говорить про сеть, которая не знает правильных ответов и просто классифицирует входные данные.

>>140190070
гуманитарий?

>>140190407
Да нет.

>>140190495
странно. люди, имеющие предрасположенность к точным наукам могут решать такие задачи

>>140190070
>которая не знает правильных ответов
Ответы она знает, потому что без обучения хуй ты что получишь. Некоторая комбинация входов и весов будет выдавать выход означающий твою букву. Скармливают ей кучу букв Ф в режиме обучения, она запоминает. Потом такая же херня с И. В работе она будет уже распознавать что там прилетело на входы.

>>140190629
Да я понял сам принцип обучения, он охуенно простой. Понял что меняются веса нейронов, можно менять коэффициент обучения в зависимости от точности результатов.
В моем примере я хочу чтоб сеть распознавала буквы, в каком виде эти буквы нужно скармливать сети? Я просто не понимаю за что тут можно зацепиться, допустим есть картинки с буквами, какие входы должны быть? Или, блять, делить картинку на пиксели и количество пикселей=количество нейронов? Это я могу понять.

>>140190070
Если выдает, что Ф и И - одно и то же, лупить по яйцам. Только так. И когда станет выдавать всегда, что Ф не равно И - тогда кормить плюшкой.

>>140190869
>в каком виде эти буквы нужно скармливать
Зависит от задачи и датчика. Текст ты распознаешь, звук или графику.

>есть картинки с буквами
Матрица пикселей заведенная на входы. А дальше жопа. Если у тебя нарезано по букве, отцентровано, чернобелое итд, то тупо лепишь пачку нейронов по 1 на букву. Если же может быть повернуто итд, там уже огород целый.

>>140190869
Есть матричное поле, размера например NxN.

Тебе надо различить Ф и И, это 2 знака. Значит надо 3 нейрона - два сканируют матричное поле и заключают, что это за нахуй на него свалился. Третий нейрон сканирует выходы двух нейтронов, и говорит, различны ли эти Ф и И, или одинаковы. Все, сделали, начинаем их хуярить палкой и кормить - через сотенку итераций эта хуйня будет легко определять, что Ф сука отличается от И.

>>140191442
Но это если функция выхода нейтрона после сумматора - двоичная. С несколькими значениями и более сложной функций можно обойтись одним нейронов на все символы, но это не выгодно - проще нахуярить миллиард нейронов одинаковых.

>>140191172
Ты мне говоришь одно и то же. Ладно, пусть пока будет сеть из 256 нейронов для изображения размером 16х16. Тогда у нас есть входной нейрон и нейрон с координатами пикселя. Далее нужен еще ряд нейронов чтоб скомбинировать пиксели в нужном порядке и составить из них букву.
>>140191411
Я правильно про 256 нейронов-пикселей сказал или ты что-то другое имел в виду говоря про матрицы?
>>140191442
Это будет очень медленные два нейрона.

Ладно, с картинкой я вроде разобрался, а теперь как с текстом быть? Как кормить сеть текстом?

>>140191704
>Ты мне говоришь одно и то же. Ладно, пусть пока будет сеть из 256 нейронов для изображения размером 16х16.

Что, нахуя 256??

Нейрон с 16х16 входами нужен, а не 256 нейронов. Один нейрон сканит сразу всё поле.

>Ладно, с картинкой я вроде разобрался, а теперь как с текстом быть? Как кормить сеть текстом?
Хуяришь дохуя нейронов, слой за слоем, и учишь читать.

>>140191881
>Нейрон с 16х16 входами нужен
Тупо 256 входов? Я совсем запутался. Если сеть меняет веса нейронов, а один нейрон будет отвечать за всё, что поступает на это поле, то как тут менять вес? Хуета какая-то получается.

>>140180741 (OP)
Ничем принципиально от PHP-макак не отличаются

>>140191704>>140191704
>Я правильно про 256 нейронов-пикселей
256 входов у каждого нейрона(33 на русский). По сути, каждый будет искать свою букву и говорить вот она. Если по его входам прошло, он выдал сигнал. Если нет, то молчит и спит. Можно конечно и на 1 взвалить всё, но он охуеет, а ты тем более.

>Как кормить сеть текстом?
А всё так же, только в начале придется научить её искать буквы. Двигается сверху слева на 1 вертикальный ряд и смотрит чтобы было пятно окруженное пустотой, которая фон. Дойдя до правого края опускается на 1 ниже и ебашит влево. Ну или гугли оптимизацию поиска, там есть какие-то уравнения ускоряющие в разы.

>>140192113
>256 входов у каждого нейрона(33 на русский). По сути, каждый будет искать свою букву и говорить вот она. Если по его входам прошло, он выдал сигнал. Если нет, то молчит и спит. Можно конечно и на 1 взвалить всё, но он охуеет, а ты тем более.
Получается нейрон это тупо if else с жестким условием соответствия?
>А всё так же, только в начале придется научить её искать буквы.
Я имел ввиду именно текст, а не картинку с текстом.

>>140192084
По нейрону на каждый символ. Один нейрон - ищет Ф, второй ищет И. Если нейрон выдает, Ф - это не Ф - хуяришь его палкой и трясешь веса. И так, пока не будет стабильно выдавать Ф. С И аналогично.

Один нейрон можно натренеровать только на 1 стимул.

Чтобы распознать 33 не вращающихся символа, надо 33 нейрона, например. У каждого по 16х16 ходов, если ты такое поле используешь. И вот все 33 нейрона тренируешь.

>>140192258
Не с жестким, он анализирует всю картину и говорит, да/нет именно по той информации на которую он надрочен. Каким именно будет порог тоже зависит от обучения

>>140192341
Анализ это еще программирование или уже математика? Нужно посчитать сколько процентов пикселей соответствуют и подать это на выход?

>>140192258
>Получается нейрон это тупо if else с жестким условием соответствия?

Ну ты погляди на его структурную схему в >>140180741 (OP)

У тебя куча входов. Функция выбрана двоичная - иф (сумма входов такая-то) ду (сри ес) елсе (ноу)

Только у нейрона в процессе обучения можно трясти входы.

Суть нейросетей не в том, что нейроны программировать, а в том, что их можно нахуярить пиздецлион штук в несколько слоёв, а дальше просто обучать их, чтобы выдавали верный ответ.

Мне надо валить, побампайте пожалуйста за меня, я все еще не до конца все понял, буду в течение часа.

>>140192258
Текст и так в буквах, просто считай.

И 33 это говно. Если делать нормальное, то оно должно не букву искать, а признаки. К примеру кружки, палочки, их взаимное расположение. Далее слой который из этих данных собирает букву. К примеру на 1 слое у тебя сдетектилось 2 палки параллельных и наклонная. И оно скажет, это похоже И. А если нашло палку и 2 кружка, то это похоже Ф. Иди в гугл блять и учи с 0 всё. Это не тема для 2 пальцев. Есть orc, есть распознавалки сабов, графики, цопеи даже музыки(только написаны пидорасами и не работают). Изучай.

>>140192465
Да, верно говорит. Так можно эти 33 символа распозновать в любом виде, и нейронов понадобится меньше. Причем не обязательно их даже специально тренировать признаки распознавать - она их сама себе может насоздавать в процессе обучения, достаточно просто контролировать результат итоговый - несли не Ф или И пришло на выход, лупишь палкой.

>>140192426
Если тупо считать количество пикселей соснешь с ложными срабатываниями, так что математика нужна, количество соседей и прочая поебень

https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44

Увидел тред и вспомнил примерчик.

>>140180741 (OP)
Ответ:
Так блять, машинленер уровня /b в треде - пишу пост и съебываю нахуй из офиса.

Анон >>140184314 - верно говорил.
Есть куча нейронов, расположенных слоями. Взаимодействуют с выходным слоем и входным. Что внутри - блекбокс.
Сначала в простейшем случае (это называется обучение с учителем") сначала сетку обучают, потом она работает.
Обучают по принципу "на вход картинку с буквой "Ф", на выходе получают одну из букв алфавита. Если на выходе "ф" - то сетка молодец, запомни коэфиценты. Если нет, - то хуйня, давай по новой."

Как обрабатывают изображение изначально? При том что это пиксели ебаные?
Много способов. Чаще всего разбивают на какие-то квадрата NxN пикселей и анализируют их. Например, если половина одного цвета, половина другого, то это "тут у нас граница". "Граница" подается на вход следующему слою и если "границы составляют замкнутый контур, то "это замкнутая хуйня/фигура"


А вообще смотри научпоп видяшку с одной из открытых наших лекций.
https://www.youtube.com/watch?v=ytRumlP4NAo

>>140193318
Нахуй ты притащил свой Аим бот?

>>140188008
Добра тебе, Анон.

>>140187755
как говорил кто-то из физиков, "если ученый не может объяснить пятилетнему мальчику, чем он занимается, то он не ученый, а шарлатан"

>>140180741 (OP)
Я даже с базами не умею работать, а вы тут о каких-то нейронах, лел.

>>140198540
Этим ученым был Айнштайн? Ученые не учителся.

Схороните тред, ананасы.

>>140199090
http://arhivach.org/thread/214794/
Оп в треде.
Пока стоял в пробке - вероятно понял то, что было написано и сказано через жопу - нейроны оценивают вес входа, так?

>>140193631
Ты меня охуенно озадачил. Смотрю видео.

>>140199484
В отличии от нейронов, срочники необучаемые.

>>140201046
трустори

>>140200104
В простейшем случае нейрон жрёт кучу данных, и выдает, попадает ли это под то, что он обучен, или нет. В конце концов его можно натренировать так, что эта сука станет почти безошибочно выфильровывать то, на что обучена.

Нейроны не оценивают вес входа, они оценивают совокупность принятых на входы данных и выдают ответ, ответ зависит от вида выходной функции - если нейтрон бинарный, то просто выдает "да/нет", а так могут быть варианты.

>>140201318
Пока что нет никакой неизвестности, поведение нейрона предсказуемо, почему говорят о неизвестности и как нейроны перестраивают связи?

ОП, матан шаришь хоть чуть-чуть?
Тогда обучение нейросети - суть многомерная минимизация ошибки выхода и входа на обучающем множестве, как функции весов

>>140201837
В математике шарю на школьном уровне, но понял что ты сказал, до этого мне это еще несколько раз сказали и я сам это прочитал.

>>140180741 (OP)
Если хочешь понять как работает мозг, смотри не на работу одного нейрона, а на взаимодействие нескольких.
Мимо-рептилоид

>>140180741 (OP)
Если хочешь понять как работает мозг, смотри не на работу одного нейрона, а на взаимодействие нескольких.
Мимо-рептилоид

>>140180741 (OP)
Если хочешь понять, как работает мозг, ни в коем случае не смотри на работу битардов
Мимо-абу

>>140201779
>Пока что нет никакой неизвестности, поведение нейрона предсказуемо, почему говорят о неизвестности и как нейроны перестраивают связи?
Неизвестность вида "блекбокс", слои с нейронами сами творят что-то, что приводит к результату в процессе обучения.

Нейроны перестраивают связи в процессе обучения, связь определяется весами входов нейронов - если нейрону похуй на вход, к которому прикручен другой нейрон, то это типа "нет связи", а если не очень похуй, то "связь с таким-то весом" а если воообще не похуй и нейрон вообще готов отсосать у другого нейрона , то это "оч сильная связь".

После обучения эти связи просто остаются фиксированными, если сеть не умеет самообучаться.