На что способен один искусственный нейрон | Написал искусственный нейрон на C# с нуля.
На простом примере рассмотрим как работает искусственный нейрон в искусственный нейронной сети. Напишем с нуля искусственный нейрон на языке программирования C#.
Обучим нейрон конвертировать мили в километры, а также конвертировать валюты по курсу.
✅ИСХОДНЫЙ КОД / iskhodnyi-kod-k-41051191
🔹 Telegram канал t.me/SergeySimpleCode
🔹 Наша группа ВК vk.com/smplcode
✅ Доступ к исходному коду и спонсорство / simplecode
✅ donatepay.ru/don/SimpleCode
✅ BTC кошелек: 12oYfJnvt76wjJbpvfhM41m6KPz6uz4LD4
✅ Подписывайтесь на канал / @simplecodeit
00:00 ► что будет в уроке
00:33 ► как работает искусственный нейрон в нейронной сети
09:20 ► пишем искусственный нейрон на CSharp
16:10 ► обучаем искусственный нейрон без нейронной сети
#сишарп #simplecode #урокипрограммирования
Cамый лучший способ сказать "спасибо" - поставить лайк и и поделиться уроком с друзьями. Это очень мотивирует создавать полезные уроки =) ✅Доступ к исходному коду и спонсорство www.patreon.com/SimpleCode ✅ donatepay.ru/don/SimpleCode ✅BTC кошелек: 12oYfJnvt76wjJbpvfhM41m6KPz6uz4LD4
Очень круто го на с++ такое
@Sanya Novi Ого круто а можешь скинуть ?
@Sanya Novi Спасибо буду играться с кодом
Хорошее видео, только с decimal ты это загнул :)
@Sanya Novi Можешь запустить мой код ?
Пока нейрон обучался курс рубля изменился😂😂😂
В точку!
нужен API какой-нибудь
@@purplep3466 а смысл в эй пи ай? Смысл видео был в нейронной сети. С таким же успехом мы могли просто цифру домножать на коэффициент и всё. Но смысл был в нейронной сети.
@@MrMes это было дополнение шутки
*Илья, в чём смысл твоего комментария?*
Блин, интересно! Не бросай тему нейросетей. Хотелось бы видеть теперь пример посложнее, например с 2, 3 нейронами.
И ещё с >=2 уровнями было бы хорошо
И с нейроном смещения тоже. То есть получится такое постепенное обучение с простого к сложному)
И осветить тему о различных методах/функциях активации и коррекции при обучении. Просто упомянуть их по классам этих функций
Надеюсь такое видео выйдет в скором времени
Честно говоря интересовала тема машинного обучения, но было много не понятных вещей. А это видео, на мой взгляд, является наивысшей точкой педагогического навыка. 1) Аналогии 2) Объяснение более просто, но не теряя концепции о сложном. 3) Хорошие примеры. Мне личной крайне понравилось.
Надеюсь вы продолжите снимать видео на эту тему!
Я прошёл ваши курсы по С# и по С++. В который раз убеждаюсь, что у вас большой преподавательский талант. Лаконичное, максимально ёмкое и понятное объяснение. Интересно и вызывает стойкое желание продолжать изучать тему. Таким и должно быть обучение. Спасибо!
Очень хочу увидеть принцип нейронной сети с учителем, вы хорошо объясняете, однозначно лайк
Так это и есть обучение с учителем :) сеть обучается на данных из гугла, забитых в код, и в конце выдаёт значения на данных на которых не обучалась
Всё гениальное - просто. Обожаю ваши уроки
Не понимал, что такое нейронные сети и как они работают, но теперь все встало на свои места
Такая же ситуация. Автор красавчик)
Сергей, добрейшего утра! Спасибо, спасибо тебе огромное!
Как вы вовремя. Спасибо вам большое. Мне это реально помогло жду продолжения.
Спасибо за то, что доходчиво обьяснили такую тему на простом примере. Всегда приятнее всего обучаться именно по Вашим урокам. Хотелось бы видеть больше видео с такими экспериментами на С++.
Огромная благодарность, Сергей!
Так легко объяснил, особенно что такое веса. Спасибо.
Сергей, Спасибо вам большое!
Как всегда, понятно, круто и не скучно!!!! Удачи во всем!! 😁✊
Никакой ютубер еще так не заслуживал моего лайка и подписки!
Понравилось то, что просто и доступно! так преподнести может человек, который глубоко знает предмет! Спасибо!
Без преувеличения - одно из лучших объяснений сабжа которые я видел на русском, если не лучшее.
мам сматри я двачир))
Из +100500 просмотренного мной это самое лучшее объяснение сквозной нейронной сети причём именно в плане практики. Просто, лаконично и по делу. В других же тока мусолят теорию и нет ни какого простого примера который можно было бы самому поковырять и разобраться. На Гигхабе есть готовые сети но, там чёрт ногу сломит, что бы разобраться в сути реализации теории в коде. Данный пример легко портировать на любой другой язык так как код не большой и не перегружен сложным синтаксисом, а там можно уже допиливать как угодно.
Как обучать если ответ "нейрона" зависит от несколько входных цепей тема не раскрыта. В текущем искусственном примере можно было сразу получить вес разделив ожидаемый результат на число на входе.
@@goodvin8554 Кстати, да. Тоже думал над этим, но решил, что скорее я шизоид, чем автор видео)
@@goodvin8554 Возникает вопрос, как корректировать весы, когда их больше одного. Все сразу корректировать, или какие-то конкретные? Если какие-то конкретные, то по какому принципу их определять.
Вау... Надеюсь в будущем будет больше видео об нейронных сетях... Помоему тема очень интересная 🙌🙌🙌🙌🙌
Класс, спасибо за труд.
Лучший канал по программированию, спасибо огромное вам за уроки!
Очень интересная тема. С нетерпением, буду ждать продолжения.
Снимайте больше про нейросети. Очень интересно + понятно.
Спасибо, отличное обьяснение. Благодара тебе понял как работают эти все нейросети, хотя уже искал информацию гдето год! Ты лучший
очень просто и доступно обьяснил, я вот не мог понять концепцию весов раньше.Все так просто, спасибо!
Большое спасибо за Ваш труд,очень интересно,пожалуйста продолжайте тему!
Вы лучше всех объяснили. Спасибо за урок!!!!!
Самое лучшее объяснение. Спасибо большое за предоставленный материал.
Очень круто ! Успехов и спасибо
Спасибо большее! Все оказалось намного проще чем я думал.
Очень доступно, совсем новичкам, конечно, могло быть не очень понятно. С удовольствием буду следить за новыми видео по этой теме, удачи!
Проще и лучше вводных уроков по нейросетям на ютубе не видел. Это видео дало мне толчок к изучению нейросетей
Как же круто вы объясняете.
Супер! Самое доступное объяснение нейронок.
Вы гений просто! Спасибо большое
Невероятно крутая штука. Спасибо Сергей! Еще бы знать, как объединить несколько нейронов.
Ну наконец-то кто-то объяснил мне что такое нейро-сеть без сложных уравнений и непонятных букв! Миша, 12 лет.
Совсем не знаком с C#, но вы очень хорошо объяснили. Большое спасибо
Спасибо. Тоже как и многие тут перелопатил целую тьму информации не мог понят что нужно подать на вход. Очень ясно, вопросов не остаётся. Спасибо!
Крутяк! Я случайно сюда попал. Очень доходчиво! Думаю, я тут найду много интересного ))
Из всех просмотренных видео - это самое понятное, спасибо)
Спасибо, этот ролик был полезный и интересный.
Про нейрон прикольно. Давай еще чего, Сергей!
Автор, запишите пожалуйста продолжение данной темы. Вы - единственный, кто смог просто и доступно не только объяснить, но и показать, как все работает. Буду рад, если увидите!)
просто лучшее, или по крайней мере одно из лучших объяснений не только в СНГ, а и мире. Жду больше серий по нейронке)
Давай теперь многоуровневую нейронную сеть и рассмотри разные топологии - для полноценной серии по ИИ.
Это очень крутой ролик!!!
как всегда понятно, приятно и интересно поймет даже ребенок
Спасибо! Настолько упростить нейросети - это надо додуматься. Я уже посмотрел половину одного плейлиста по нейросетям на английском, там сложно капец, формул с матрицами целая куча, но потихоньку разбираюсь. А здесь хорошо объясняется именно базовый принцип. Предлагаю подробным образом чуть более сложную сеть сделать, хотя бы с 2-3 нейронами в одном скрытом слое.
Спасибо! всё просто и понятно.
Хорошее видео! Респект! 👍
Классное видео! Попробуйте снять урок по созданию более сложной нейросети, например, нейросеть распознающую картинки или нейросеть, которая берёт данные с картинки и распознает на ней число 1 или 0, написанное от руки.
Отличное видео! Спасибо! Очень интересно как взаимодействуют между собой нейроны и какой результат они дают.
Давай больше о ИИ. Это просто невероятно круто👏👏👏👏👏👏👏
Спасибо за видео
Просто о сложном! Правильный учитель!!!
Как же годно, спасибо)))
Наконец-то я понял. Автор респект!!!
Спасибо!
Спасибо, интересно.
Супер! Спасибо!
Самый лучший и понятный ролик про нейросеть)
Качественно сделано, и не на обычном numpy как у доброго десятка других ютуберов.
numpy используют просто для более быстрых операций над матрицами, когда используют множество нейронов, здесь тоже пришлось бы использовать библиотеку для работы с матрицами (либо упороться и написать функции самому, что полезно для образовательных целей, но контрпродуктивно для подобного урока), если бы нейрон не был один.
Спасибо, очень хорошо объясняете, интересная и актуальная тематика, будет очень хорошо, если будут дальнейшие видео 👍
Это очень круто, сразу видно, что автор разобрался.
Очень годное видео, спасибо
Замечательный тутор, переписал на C++ этот нейрон:)
Просто идеально объяснил простым языком
Круто👍.Лайк
у меня IT оргазм, спасибо))))) классно объяснил и тема топ
Мало понятно , но безумно интересно
прекрасно объяснил) хотелось бы курс по нейросетям небольшой
Очень своевременное видео, я только начал изучать нейронные сети
Изучать нейронки и data science лучше все же с помощью python.
@@DataScienceGuy я знаю, но учить его пока что нет времени
Огромное спасибо за видео! Хотя сам я программирую только в 1с и на JS, Google Apps Script было очень интересно и главное понятно познакомиться с принципом работы искусственного нейрона (нейронных сетей). Однозначно лайк!
Спасибо! Очень люблю твои уроки! Единственное понятное объяснение как это работает на youtube Выпусти, пожалуйста, видос по нейронной сети (из нескольких нейронов) 🙏 И спасибо за видео про звёзды очень понравилось 🤩
все круто, давай теперь большую сетку и задачу для нее посложнее. Ты лучший кто обьясняет, даже теперь моя бабуля, которая не знала как включить компьютер, после твоих уроков кодит на с＃
Два комментария к автору видео: - в методе Train, скорее всего, надо вызывать метод ProcessInputData, а не писать еще раз реализацию метода - я видео слушал и решил сделать сам, так вот, очень важно подчеркнуть, что условие выхода из основного цикла тренировки это когда LastError > (строго больше) Smoothing || когда LastError < (строго меньше) -Smoothing (отрицательного сглаживания). Иначе цикл не закончиться. Я когда написал по памяти долго ждал :) потом пересмотрел и понял, что там минус Видео отличное, Вас приятно слушать.
Я тоже попробовал повторить все, только на basic. Не знаю, в чем причина, но параметр Smoothing заработал непредсказуемо. Задал 0.00001 (как и у видео) и в один прекрасный момент значение ошибки застывает на месте, а итерации продолжаются до бесконечности. Нейрон перестает обучаться, а итерации продолжается. Подобрал Smoothing вручную - ввел 0.5 и о чудо! Уже после ВТОРОЙ итерации дало абсолютно правильный результат. Не знаю, в чем причина. Видимо прога, в котой я работаю, что-то химичит с дробными числами.
Отличное объяснение
спасибо!
Было очень интересно
Спасибо! Пойду создавать искусственный интеллект и захватывать Мир!
Странно, но вот никак руки не доходили прочесть обо нейронних сетках, а вот било интересно. Огромное спасибо, очень доходчиво, сразу понял, иногда даже учебники хуже обяснят)
ух очень круто!
Наконец, нормальное практическое объяснение. Огромная просьба продолжить тематику.
Жду не дождусь ООП на C#
@@medvedvshapke , ну я как раз таки уже довольно хорошо в него вник, в том числе благодаря Метаниту. Хотелось бы просто пересмотреть и повторить с точки зрения подхода автора канала.
@@medvedvshapke тут согласен.
Спасибо за совет посмотреть канал метанит!Очень жаль ,что долго уроки выходят(((
@@medvedvshapke Спасибо ,я уже и сайт нашел)))
ООП на C# имплементировано уже десятки лет, садись и пиши :)
Гениальный пример с препадом
супер пояснение, спасибо! Идея - подобное видео, но где два нейрона задействовано, что бы создать простейшую нейросеть, и таким доступным способом показать ее
Блин чел, ты лучший
Очень интересно
Классно. Попробую по такому принципу научить нейрон решать судоку. Чтобы он сам пришёл к верному алгоритму. Только вот навскидку, пока, не могу понять какие веса использовать.
Это прикольно давай глубже! Распознавание фигур.
ёбнврт, самое толковое и понятно видео о нейросетях что я видел, даже с учетом того что с программированием и сишарпом я на Вы
только с тобой смог понять эту тему
Отличное видео. Небольшая рекомендация: в методе Train() лучше вызывать метоод ProcessInputData(), а не повторять код обработки входного сигнала *var actualResult = ProcessInputData(input);*
Здравствуй. Очень понравился урок про нейронные сети. Если тебе не сложно можешь и дальше выпускать уроки на данную тему? Я думаю по количеству просмотров ты и сам понял на сколько такие уроки востребованы.
Спасибо. Лайк +1 подписчик.
Автор. Спасибо, всё очень понятно. У меня вопрос. Буду признателен если ответите. Возможно ли сделать так чтобы нейрон решал математический пример и развивался? Например начинал с 1+1, и развивался до такой степени чтобы решать сложные примеры (примеры со скобками, степени и т.д)?
Круто, коротко и о главном
Вау, вот это уже интересно и за такое можно стать патроном... Сергей, было бы здорово увидеть более продвинутый урок по нейронкам, например - как на картинке найти определенный предмет. Или, как определять тех же самых котиков. В случае с картинками не понятно что подавать на вход. Наверное нужно ужать исходное изображение и упростить в цветах, а потом подавать на вход пиксели? В любом случае спасибо, получилось очень классное и понятное видео. Пришло общее понимание того, как оно устроено и работает. Хотелось бы вот теперь хотя бы чуть-чуть углубиться и понять более тонкие вещи. Если будут такие уроки, то я с удовольствием стану спонсором, потому что это действительно понятные и ценные знания. Спасибо! Подписался. Лайк поставил, колокольчик жмякнул :)
В картинках используют датасеты, огромные шо пиздец, и которые занимают тучу времени для обучения
@@arvuslirster2918 времени для обучения реального?