Визуализация работы нейронной сети
просто видео которое показывает как нейронная сеть принимает решения на примере распознавания текста. Две сети делающие ту же работу. Просто интересно посмотреть :)
раскрыть ветку (20)
раскрыть ветку (18)
раскрыть ветку (17)
Это как рез те самые слои, через которые проходит ввод и потом она показывает какая цифра была написана. Пример маленькой сети как она распознаёт рукописные цифры. У "глубоких" сетей таких слоёв может быть больше 100. Линии показывают как информация "течёт" внутри сети между слоями
раскрыть ветку (16)
Так что это за слои? И как она понимает, что показывать? Я на видео не понял принципа работы нейросети
раскрыть ветку (15)
Если без технического жаргона, то нейросеть состоит из тех маленьких чёрных квадртиков, которые могут принимать очень простые решения. Например поле на картинке - это ввод в нейросеть. Данные попадают на первый слой - группу нейронов которые запушит данные и передадут их следующей группе (слою). Каждый слой отвечает за разные вещи и когда данные пройдут всю сеть - там будет результат.
В данном случае на ввод подаётся рукописная цифра, а на выходе компьютер определяет что человек написал. Так например можно рукописный текст перевести в Ворд ))
раскрыть ветку (14)
Что за черные квадратики? Нейросеть она же не физический объект, а программный. Что это коробка с тремя рамками, через которую через оптоволокно подаётся информация. Нейрон искусственный, это математическая модель.
раскрыть ветку (2)
Человек, тебе реально интересно или ты просто доебаццо решил - есть нейросеть, а если найду?
Я вон ниже придумал аналогию вообще без нейронов и пр. которая иллюстрирует примерно как нейронные сети работают, если интересно. А если ты меня проверяешь, то я в курсе чо такое нейросети. Сам написал их несколько.
Программные объекты тоже рисовать можно, вон как в видео - чёрные хуйни - это нейроны. А оптоволокно - как нейроны общаются. Побеседуют друг с другом и решение примут.
раскрыть ветку (1)
раскрыть ветку (10)
Ну представте большой многоквартиный дом, длинный, в котором 100 этажей и 100 квартир на каждом этаже и в нём 100 подъездов. В первый подъезд пришли и показали в каждой квартире картинку на которой что-то нарисовано. В некоторых квартирах сказали - по-моему это 8. В других сказали что выглядит как 9, но они не уверены. В третьих думают что вероятно это 6.
Каждая квартира из первого подъезда потом пошла во второй подъезд и сказала что они думают всем во втором подъезде. Люди из второго записали это и посмотрели - из 100 квартир в первом, 70 уверены что это 8, 20 что это 9 и 10 что 6. Каждая из квартир во втором подъезде на основе этих данных приняла собственное решение - что это за цифра. Теперь каждая квартира второго подъезда пошла в третий и всем в третьем рассказали что они думают.
В третьем также всё записали. И таким образом это длиться до 100го подезда. А там у подъезда стоит чувак и собирает у всех из сотого подъезда их данные. Потом он посмотрел на это всё дело, подумал что-то у себя в голове и решил - ну вроде как большинство думает что это 8, значит результат 8.
Примерно так и работает нейросеть )))
раскрыть ветку (9)
Что-то я не понял - а зачем нужен второй подъезд? В первом большая часть сказала, что это цифра 8 - её и в ответы выдавать сразу можно. И если второй подъезд занят только анализом, к какой цифре склоняются в первом подъезде, то зачем тогда третий подъезд нужен?
раскрыть ветку (8)
Для тех случаев когда первый не может решить проблему. Например вместо цифры 8, будет фотография котика или что-то в таком роде и сеть попросят определить что там. Ну или например попросят определить есть ли рак на флюрограмме/рентгене. Каждый последующий подъезд помогает улучшить качество информации из предидущих и в теории в конце будет относительно достоверный результат. Главная проблема в том, что никто в не знает достоверно что нарисовано, а все угадывают и в каждом последующем подъезде угадалки более точные
раскрыть ветку (7)
Всё равно не понятно. По факту лишь первый подъезд видит оригинал показываемой картинки. Вот показали им котика, они решили каждый сам для себя что они видели и сообщили это во второй подъезд. Вот нейросеть должна распознавать цифры, но в этот раз ей показывали котика, соответственно 5% сказали что это котик, 15% что это цифра 0 и по 40% сказали что это цифра 1 и цифра 2. Вот на основе этого во втором подъезде решают, что же было показано? На основании процентного распределения голосов сразу видно, что это точно не котик и точно не 0. Значит или 1 или 2. Передают эту инфу в третий подъезд, а там уже решают - 1 или 2, хотя на самом деле вообще котик!
раскрыть ветку (6)
раскрыть ветку (5)
Так вы или хреново объясняете или не шарите в том, о чём говорите, потому что на основании того что вы рассказываете можно действительно сделать вывод, что это игра в испорченный телефон, что явно не должно так быть
раскрыть ветку (4)
Чел просто придумал какую-то хуйню с домами, будто он с детьми трехлетними разговаривает, а по существу как это в реальности работает, либо сам не понимает, либо внятно объяснить не может.
Она и есть примерно игра в испорченный телефон. Только основана на вероятностях и довольно сложная. Я объяснял для тех кто совсем не в теме технически и общим примером.
Вы хотите чтобы вам материал который изучают в магистратуре после курсов высшей математики и статистики объяснили на развлекательном сайте простым способом и достпно? Да и ещё в топике для поразвлечься.
Нейросеть работает через композицию полиномиальных функций. Ввод разбивается на части и каждый нейрон индивидуально не видит его целиком. Чем больше и сложнее исходный ввод, тем шире сеть и надо больше нейронов и больше слоёв. Сети подаётся картинка, где в матрице записаны циферки и которые обозначают где вероятно число в картинке, потом сеть многократно делает разные скалярные и вектрые манипуляции над матрицами, и в конце суёт что получилось в функцию сигмойда, которая выравнивает его и говорит что же там было.
Количество "подъездов" надо потому что рисунки - сложные вещи, и каждая "квартира" получает часть рисунка и выражает это в числе. Чем больше подъездов, тем больше информации получают те которые дальше и могут принимать решения. А в результате, грубо говоря, классифицирующие сети наподобие тех которые говорят что за циферка нарисована, можно прировнять к Байесовской вероятности в которой иходные данные большие
раскрыть ветку (2)
Ну норм, люди пришли, захотели, чтобы им объяснили в двух словах то, что и за две страницы не объяснишь, ещё и херами по итогу обложили :D
раскрыть ветку (1)
