Цифровая экономика и технологии
12n.ru

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

Python: Персептрон - возможности классификации образов, задача XOR | #2 нейросети на Python - видео
00:19:46
Обнаружено блокирование рекламы на сайте

Для существования нашего сайта необходим показ рекламы. Просим отнестись с пониманием и добавить сайт в список исключений вашей программы для блокировки рекламы (AdBlock и другие).

12n.ru 18057 роликов

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

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.lesson 2_1.py, lesson 2_2.py, lesson 2_3.py: github.com/selfedu-rus/neural-network
нейросеть, нейронная сеть, neural network, нейронка, neural networks, машинное обучение, deep learning, bias, перспетрон, нейросеть уроки, нейронная сеть уроки, учебник нейросеть, как создать нейронную сеть, как создать нейросеть, уроки по нейросетям, уроки по нейронным сетям, biological neural network, нейронная сеть с нуля, artificial neural network, многослойный персептрон, персептрон, персептрон розенблатта, перцептрон розенблатта, многослойные нейронные сети, ии
Разработка на Python
07:00
Sound language:
RUS - Русский
Провайдер видео:
youtube
RSS
Сергей Дубинин
12:00
#
У меня вопрос. Вы к выходным значениям нейронов, в последнем примере, прибавляете пороговое смещение и применяете функцию активации, разве в результате у Вас не получается еще один слой нейронов состоящий из одного нейрона? И как следствие эта схема превращается в нейронную сеть с двумя скрытыми слоями.
iNeedNew
17:25
#
Добрый день вопрос не по теме, подскажите пожалуйста, как Flask взаимосвязан с web-сервером apache или nginx?
Эльдар Девликамов
19:50
#
+13
Редкая удача — наткнуться на такой канал. Автору спасибо!
Уголок Кодера
23:21
#
+5
Такие каналы как ваш, достойны намного большего количества подписчиков. Круто объясняешь!
realy potato
14:53
#
+1
Хорошее видео для старта изучения машинного обучения. Жду видео о обновления весов, ADALINE, градиентном спуске, переобучение, недообучение и библиотек для работы с нейросетями
Физика, математика и инженерное дело
21:37
#
+2
Невероятный уровень объяснения)) круто
Санек Заковырный
19:53
#
не совсем понятно: почему именно С1 «над» прямой(с 2:35)
Санек Заковырный
22:31
#
который раз пересматриваю: не понимаю зачем мы берем случайное десятичное число
Oleg Gornov
04:23
#
+1
Спасибо! Скажите пожалуйста, а почему для корректной классификации k должен быть равен единице?
Андрей Малахов
22:13
#
+2
Спасибо что Ютуб показ в поиске ваше видео. Очень качественно и понятно. Лайк + подписка + хороший комментарий. Продолжайте в том же духе