Объясните насчёт нейросетей

Гуглил «простые примеры нейросетей

Рис. 2 – зоопарк нейронных сетей.

просто нужны примеры

Примеры.

На степике есть курс от Самсунга, бесплатно но с регистрацией.Нейронные-сети-и-компьютерное-зрение.

Начни с простого Дерево принятия решений Потом может быть и более сложные топики подымут.

Вопрос интерпретации данных и результата - твое дело. Для изображения ты можешь входными значениями взять цвета пикселей - по входу на пиксель, на выходе - закодированная двоичным кодом метка объекта (по выходному нейрону на бит), или флаг, найден объект на картинке или нет (на выходе один нейрон).

Зачем тебе нейросети? Смотри сериалы и не напрягай мозг.

Не хочу последовать твоему примеру

Ну, молодым, умным и красивым тебе уже не быть, это факт.

Я молодой и красивый, с умом да, не повезло

Чтобы постигать новую область, надо определить перед собой задачу. Какую практическую проблему ты хочешь решить с помощью нейросетей? Изучать теорию ради теории это скучно. А менять профессию в твоем возрасте уже поздно.

Я молодой и красивый, с умом да, не повезло

Лучше играй в шахматы, можно даже сам с собой. Развивай стратегическое мышление, пригодится в жизни.

Какую практическую проблему ты хочешь решить с помощью нейросетей?

Мне интересна тема нейросетей как минимум из-за возможности обучения

А менять профессию в твоем возрасте уже поздно

Мне 15, у меня ещё много времени

Изучать теорию ради теории это скучно.

Кому как. Что плохого, если человек интересуется чем-то не из своей области только потому, что ему это интересно?

Мне 15, у меня ещё много времени

Хорошо когда молод душой! Чтож, желаю тебе успехов в этом нелегком деле.

Кому как. Что плохого, если человек интересуется чем-то не из своей области только потому что ему это интересно?

Наверно ничего. Но я считаю, что знания должны приносить материальную пользу.

Гуглить на тему feature. Пример: изображение можно трансформировать в матрицу из HOG. Гуглить на тему dimensionality reduction в контексте НН. И читать, читать. Например, Хайкина.

Возьми вот это http://www.ra.cs.uni-tuebingen.de/SNNS/welcome.html
на вход подаёшь значения и известный результат (обучаешь), потом пробуешь значения без известного результата. Очень наглядно и дубово. А, и лампово - более 20 лет назад с её помощью делал диплом.

Forbidden

You don't have permission to access this resource.

Чувак, я в Мордоре через Ростелеком сижу. И всё работает. Что с тобой не так???

http://www.ra.cs.uni-tuebingen.de/downloads/SNNS работает?

Лампово же!
ftp://ftp.informatik.uni-stuttgart.de/pub/old/SNNS/
- всё тут

https://habr.com/ru/post/482794/

Какая разница между Feed Forward и Radial Basis Network?

Мне 15, у меня ещё много времени

в сети хренова туча бесплатных курсов и лекций по этой хрени. чтобы понять, надо знать линейную алгебру, хотя бы ее основы. это первый курс технического вуза

С изображениями проще всего, так это уже и есть числа. Грубо говоря, RGB x WIDTH x HEIGHT. А вот с текстом сложнее. Там есть миллион способов кодирования. Самый простой – каждому слову приписать номер, который будет индексом в огромной векторе, а предложение кодировать так – если слова нет, то в векторе ноль, если есть - в векторе ставим сколько раз оно встречалось. Если размерность высокая, то можно её понижать с помощью SVD разложения.

Какая разница между Feed Forward и Radial Basis Network?

Feed Forward — любой направленный ациклический граф.

Radial Basis Network — частный случай Feed Forward, с особенностями ©:
Единственный скрытый слой;
Только нейроны скрытого слоя имеют нелинейную активационную функцию;
Синаптические веса связей входного и скрытого слоев равны единице.

P.S. Зоопарк нейросетей потому и зоопарк, что чёткой классификации нету.

Что-то сегодня какой-то deleted day. Кто был топикстартер?

Оззи из Казахстана. Который фоточку с сестрой в интересной позе когда-то выкладывал

Спасибо.