KZ
faq
Негізгі бет
Қазірдің өзінде танымал
Тікелей эфир
Ұнаған бейнелер
Қайтадан қараңыз
Жазылымдар
Кіру
Тіркелу
Ең жақсы KZfaq
Фильм және анимация
Автокөліктер мен көлік құралдары
Музыка
Үй жануарлары мен аңдар
Спорт
Ойындар
Комедия
Ойын-сауық
Тәжірибелік нұсқаулар және стиль
Ғылым және технология
“神经网络”是什么?如何直观理解它的能力极限?它是如何无限逼近真理的?
25:50
“交叉熵”如何做损失函数?打包理解“信息量”、“比特”、“熵”、“KL散度”、“交叉熵”
30:17
Зачем он туда залез?
00:25
КАК ДУМАЕТЕ КТО ВЫЙГРАЕТ😂
00:29
ПРОВЕРИЛ АРБУЗЫ #shorts
00:34
HAPPY BIRTHDAY @mozabrick 🎉 #cat #funny
00:36
什么是“感知机”,它的缺陷为什么让“神经网络”陷入低潮
Рет қаралды 19,238
Facebook
Twitter
Жүктеу
1
Жазылу 28 М.
王木头学科学
3 жыл бұрын
感知机的提出带来了神经网络的繁荣,同样它的缺陷也让神经网络陷入低谷。
感知机是什么?它为什么对神经网络这么关键?
20多分钟,了解感知机。
Пікірлер: 48
@sunset6109
Жыл бұрын
这里补充一下,用转置的方式来求的原因是因为速度会更快(向量化计算),如果有1w个样本,循环计算太慢了。而且转置的形式看起来也比较简洁。
@ohmygod559
Жыл бұрын
比起这节课讲的感知机,频道主的思维方式值得我学习🥰🥰🥰
@glorynv1726
2 жыл бұрын
你是人工智能自学路上的大神。太棒了!
@yingjiaguo8319
2 жыл бұрын
不但讲清楚了问题,还在循循善诱的介绍方法,受益匪浅~
@axeking744
9 ай бұрын
感谢播主的精彩视频,一口气把几个视频看完,感觉终于明白了卷积神经网络代表了什么样的操作,同时还学习了播主的学习方法。
@giselleliu4789
2 жыл бұрын
謝謝講解分享~ 但吹毛求疵一下 17:33 我認為 w寫成矩陣或說向量形式,有個意義是代表他是hyperplane的法向量
@practicalit5818
2 ай бұрын
超牛的视频 - 刷了不止一遍哈
@sbphsho
2 жыл бұрын
感謝知識分享
@hbj418
Жыл бұрын
这是我看神经网络教学最顺畅的专辑,非常棒🎉
@user-te9iy6xq7i
2 жыл бұрын
讲的非常好, 赞一个
@joedavid1809
2 жыл бұрын
真棒👍
@user-fe3ii7nb6s
9 ай бұрын
真的很棒的视频,博主厉害
@user-TweetyBird
4 ай бұрын
你说的有道理
@junyang1058
2 жыл бұрын
说的很好,大受启发,我是一个普通本科生
@lirenwu8109
Жыл бұрын
太牛了,佩服
@whool4754
2 жыл бұрын
后面让我有点明白了为什么要深度学习
@oscarwu5027
Жыл бұрын
❤thanks, you save my life
@haibingyu2484
7 ай бұрын
博主确实厉害👍
@user_3eg8cp1a2d9t.
2 жыл бұрын
第一性原理的思考方式。
@guangminwang4152
9 ай бұрын
表达能力好
@michelyupeng
6 ай бұрын
行乘以列,点积所以必须表达成转置矩阵和矩阵相乘的写法,否则确实书写不方便
@chenwilliam5176
Жыл бұрын
類神經網路是一種數學函式多層演算法, 絕非模擬大腦 神經元實體網路的運作機制🎉 由於此一函式多層演算法用圖表示, 類似大腦神經元實體網路圖,故取名為「類神經網路」❤ 它也可以取名為 「AI 教父辛頓函式多層演算法」💯
@yingjiaguo8319
2 жыл бұрын
讲的太好了~
@shrekliao
Жыл бұрын
懂了
@chenwilliam5176
Жыл бұрын
Artificial Nurual Network : Why Multi-Layer, this is a question ⁉️ Solutions exist or not exist, this is a question ⁉️
@liuzq7
Жыл бұрын
挺喜欢你的视频风格, 但是16:45 处不是点积哦. 那就是矩阵乘法.
@michelyupeng
6 ай бұрын
矩阵没有乘法😅,矩阵乘法实际是矩阵的transformation, 理解了点积,你就理解了矩阵乘法,矩阵乘法是矩阵向量坐标变换,从一个矩阵维度空间转换到另一个矩阵空间
@skyacaniadev2229
3 ай бұрын
有被数学证明出来吗?有的话还会被叫黑箱炼金术吗😂
@fengbenming1819
7 ай бұрын
讲的很好,以后的学生有福了,如果学校老师讲不清楚,就来看这
@hongyuan
2 жыл бұрын
这个视频展示了学霸是怎么练成的。
@doubleweijason9215
Ай бұрын
up 应该去搞讲座
@chenwilliam5176
Жыл бұрын
f(n) : 不要用 n ,用其它英文字元,例如 : p 比較不會導至誤解 🎉
@user-dl2rq3xm1u
Жыл бұрын
讲的很明白,但是有个问题,那个多层感知机,为什么叠加后是3种情况?
@user-TweetyBird
3 ай бұрын
异或那个吗?是不是把x1与x2 和 非x1与非x2 合并?我耶没听懂
@hankdonald7812
Ай бұрын
因为上面两个感知机的输出结果有三种啊,(0,0),(0,1),(1,0),所以对于第三个感知机来说,就只有三个输入了。
@muyuanliu3175
6 ай бұрын
感觉不重要的和重复的话有点多了? 不就是个非线性的事吗,从线性说起,再讲区别就足够了。而且从回归讲起会容易理解很多。
@muyuanliu3175
6 ай бұрын
错误的地方太多了,用阶跃函数实际上已经能实现非线性了
@muyuanliu3175
6 ай бұрын
而且也不是多对一,拜托
@weiwei861
4 ай бұрын
你应该没有听懂
@techbays675
2 жыл бұрын
博主可以去做 机器学习 的研究了, 而不是 科普
@btc6235
2 жыл бұрын
看王木头这钻研能力, 当时为啥只考上二本? 你高中干啥了?
@wkaing
2 жыл бұрын
首先,高中的我的确还没有开窍。然后我觉得还有一个因素,我喜欢专研,所以总是会有各种各样的问题。我在一个四线城市接受教育,没有资源帮助我解答这些问题,所以这些心中的问题不只没能帮助我学习,反而还成了负担。
@jademoon8759
2 жыл бұрын
好的老师很重要,很多人本身有天赋, 但是被周围的环境(家长、老师、生活环境)误导甚至圈禁了思维、性格。 有的人出身在教师世家,那么这种知识资源从小就流水一样,当然占优势了。
@chenli741
2 жыл бұрын
@@wkaing 有没有可能是因为偏门?对理性思考的科目感兴趣,对政治历史文学等方面不感兴趣😄
@hongkong670
2 жыл бұрын
厲害厲害,我自己看書完全不懂
@michelyupeng
6 ай бұрын
我高中也是大专,父亲和姐姐都是博士,妈也是医生,木头估计和我一样高中喜欢干自己喜欢干的事,没有用心读书,关键中国教材不好,反人性,我绝对同意
25:50
“神经网络”是什么?如何直观理解它的能力极限?它是如何无限逼近真理的?
王木头学科学
Рет қаралды 28 М.
30:17
“交叉熵”如何做损失函数?打包理解“信息量”、“比特”、“熵”、“KL散度”、“交叉熵”
王木头学科学
Рет қаралды 22 М.
00:25
Зачем он туда залез?
Vlad Samokatchik
Рет қаралды 3,2 МЛН
00:29
КАК ДУМАЕТЕ КТО ВЫЙГРАЕТ😂
МЯТНАЯ ФАНТА
Рет қаралды 9 МЛН
00:34
ПРОВЕРИЛ АРБУЗЫ #shorts
Паша Осадчий
Рет қаралды 6 МЛН
00:36
HAPPY BIRTHDAY @mozabrick 🎉 #cat #funny
SOFIADELMONSTRO
Рет қаралды 17 МЛН
55:55
Miles Cranmer - The Next Great Scientific Theory is Hiding Inside a Neural Network (April 3, 2024)
Simons Foundation
Рет қаралды 183 М.
15:56
什么是卷积神经网络?卷积到底卷了啥?
妈咪说MommyTalk
Рет қаралды 77 М.
18:40
But what is a neural network? | Chapter 1, Deep learning
3Blue1Brown
Рет қаралды 16 МЛН
22:07
“损失函数”是如何设计出来的?直观理解“最小二乘法”和“极大似然估计法”
王木头学科学
Рет қаралды 21 М.
26:58
从“卷积”、到“图像卷积操作”、再到“卷积神经网络”,“卷积”意义的3次改变
王木头学科学
Рет қаралды 69 М.
49:48
如何理解“梯度下降法”?什么是“反向传播”?通过一个视频,一步一步全部搞明白
王木头学科学
Рет қаралды 25 М.
6:09
卷积神经网络简介(机器学习从零到一第三集)
TensorFlow
Рет қаралды 39 М.
20:13
从零开始学习大语言模型(一)
林亦LYi
Рет қаралды 191 М.
55:39
【機器學習2021】卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN)
Hung-yi Lee
Рет қаралды 259 М.
1:09:58
MIT Introduction to Deep Learning | 6.S191
Alexander Amini
Рет қаралды 387 М.
1:00
Я купил первый в своей жизни VR! 🤯
Вэйми
Рет қаралды 172 М.
0:49
Полная версия на @brother-live Запустил серверный комп который нашёл на радиоэлектронной свалке))
Brother-live_mob
Рет қаралды 1,2 МЛН
0:55
Самый тонкий смартфон в мире!
Не шарю!
Рет қаралды 71 М.
1:00
ПЫШНЫЙ СМАРТФОН с 36 ГБ оперативы? 😲 DOOGEE V Max Plus за 1 минуту
i-shoppers обзоры
Рет қаралды 1,5 МЛН
0:53
ЧТО ЭТО За Флешки Замурованные в СТЕНЕ? #shorts
Bubble™
Рет қаралды 5 МЛН
24:07
iPhone 15 Pro в реальной жизни
HUDAKOV
Рет қаралды 430 М.
0:16
POCO X6 PRO😈 Vs iPHONE 15 PRO💀Vs POCO F6 PRO😱 VsiQOO 12Vs 8GBvs4GBVs-PUBG TEST #pocox6pro #iPhone
Nir Gaming
Рет қаралды 4,2 МЛН