Жыл бұрын
Жыл бұрын
Жыл бұрын
Жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
Пікірлер
@MasterMathematicswithMatthias 2 күн бұрын
深入浅出，
@doremiks6697 2 күн бұрын
CNN
@user-jr2xl9uo3c 4 күн бұрын
请教一下，为什么会生成10个卷积特征图片？而不是9个或者12个或者别的数量？这个是被哪个参数控制的？
@wenshulee6713 10 күн бұрын
very spoken
@changspencer1766 11 күн бұрын
講授得非常好, 謝謝您
@ralphchien184 18 күн бұрын
前面這段數學式當初一直無法理解推導過程,特別是兩根向量的計算,如今可以很清楚理解了,感謝精湛的圖文動態解說
@hankdonald7812 19 күн бұрын
y=kx+b，将其移动c距离后的方程为y=kx+b±c√(k^2+1) 二维平面上的直线w₁x₁+w₂x₂+b=0，对应斜截式为x₂=-(w₁/w₂)x₁-b/w₂，将其移动c距离后，对应的直线应为x₂=-(w₁/w₂)x₁-b/w₂±c√(w₁^2/w₂^2+1)，转换形式后为w₁x₁+w₂x₂+b±cw₂√(w₁^2/w₂^2+1)=0
@ralphchien184 19 күн бұрын
真的有很生動與透徹,尤其是那個關鍵的那幾個點所構成的向量,原來名稱是這樣來的,後面絕對要繼續看精闢深入的數學推導過程
@vivendu5761 21 күн бұрын
ANN
@vivendu5761 21 күн бұрын
老师，怎么下载资料
@sciab3674 22 күн бұрын
高手啊
@sciab3674 22 күн бұрын
牛掰谢谢
@kingworld7747 24 күн бұрын
剛接觸不太知道卷積的作用,不過是不是可以理解為把標準的圖形,例如批薩用扁平化,把特徵概念化,之後圖可能不是正照圖,但運用卷積化後,可得到接近批薩的扁平化特徵圖!!所以我們就可得到後面輸入的圖最大概率就是!!如果影象有一堆圖,則用框框把要的的框起來,再把這方框卷積成扁平化圖,再和正照圖對比,例如自動化的駕駛車,在路上有一堆東西,如框起來東西卷積扁平化結果最接近正照車子,所以被框的東西就是車!!
@kingworld7747 25 күн бұрын
特斯拉的ai上路根本不用運算,只要能比對輸入影象和庫存就好,還算什麼屁!!
@kingworld7747 25 күн бұрын
講了一堆屁話,就是沒有講到重點,怎麼把輸入影象做成函數值,又運算個什麼鬼,為什麼變成數值的函數可以通過運算變成最終結果?!講的一點都沒有貫通性,只是一堆叫神經元的圓圈晃來晃去,這算哪麼的教學!!
@hankdonald7812 25 күн бұрын
函数图像上，某个点导数为正，说明极小值点位于这个号的左侧；某个点导数为负，说明极小值点位于这个点的右侧。Δwⱼ＝－η∂S/∂wⱼ，加上负号，可以使w向着函数极小值点的方向移动，η是学习系数。 sigmoid函数的导数可以用自身表示，E＝1/(1+e^(-g))，∂E/∂g＝[-1/(1+e^(-g))^2]e^(-g)(-1)＝e^(-g)/(1+e^(-g))^2＝(1/E-1)E^2＝E－E^2＝E(1-E)
@user-saint 26 күн бұрын
感謝教學
@user-saint 26 күн бұрын
非常感謝
@user-saint 26 күн бұрын
謝謝博主
@user-saint 26 күн бұрын
感謝博主無私教學
@user-saint 26 күн бұрын
感謝博主無私教學
@tonyqin6737 Ай бұрын
啥时候讲解transformer或者LLM等模型
@user-ut8ts5gv2g Ай бұрын
so cool！
@wangrunzhou Ай бұрын
ANN pls
@Wroger0123 Ай бұрын
很棒的影片，支持！
@ryanzhao666 Ай бұрын
讲的不错哎
@tonyqin6737 Ай бұрын
微信公众号是多少？没搜到
@webberc4119 Ай бұрын
ANN
@sharefly9555 Ай бұрын
大大，请问1分钟位置的那个动画是怎么做的？
@andyxu5522 Ай бұрын
胡说八道，激活函数的作用是非线性化，数据的走向是权重决定的
@sciab3674 Ай бұрын
谢谢 基本明白还是需要深入了解 讲的很好🎉
@user-nb6qk7ff9b Ай бұрын
1
@michaelwu8766 2 ай бұрын
这频道太厉害了，能把数学推导讲的既严谨又易懂，膜拜！
@jojo-jay1 2 ай бұрын
谢谢你❤
@davidshen1026 2 ай бұрын
1
@Desicoking 2 ай бұрын
伙計，漢字詞匯的使用有不少是有很大誤區的，建議你不要使用＂投影＂一詞，這個詞的表達是很有問題的，用＂投像＂會稍微合適一點；凡所有像皆是虛妄，如夢幻泡影，到達四維以上維度已經超越了像的層面，信息是用覺知來感受的而非用像呈現，好好學習 天天向上吧
@Desicoking 2 ай бұрын
再提示一下，當覺知進入所謂的＂四維＂，你無所不在又無所皆在，因為已經沒有時間與空間的存在⋯⋯慢慢去悟去吧
@yanchen8842 2 ай бұрын
@@Desicoking 幾乎所有領域都叫投影，繪製地球地圖也是用各式各樣的投影法 你就是硬要把宗教套入物理學，自以為很有智慧
@theo1103 2 ай бұрын
對偶性展示的很棒！
@mswinds 2 ай бұрын
左图ok熵比较小，能否理解为信息熵转移到排列成OK的‘恶魔’那里了呢？因为自发是无法形成刚好的OK的
@sungkyungchoi 2 ай бұрын
对的，你可以把恶魔想象成一个人，人对着小球一顿摆放，自身熵增加了，虽然小球熵减
@shiweiwong5292 3 ай бұрын
我看吐了
@beforedawn7769 3 ай бұрын
6:58 负值是怎么产生的？ RGB的范围是0-255， 为什么需要过滤负值？
@user-qk1wb3zm7s 3 ай бұрын
說的很棒！
@brqtjjhk 3 ай бұрын
4维在三维的投影，
@zhuozheng3038 3 ай бұрын
ANN
@TangMI 3 ай бұрын
非常感謝用心製作的視頻
@user-bs5ue3bu3p 3 ай бұрын
謝謝!
@JoshCaiLovzu 3 ай бұрын
2:35 提示下大家，是ctr + shft + enter
@kenhui3198 4 ай бұрын
老師, 請求提供 ANN ,謝謝! 講太好了
@tha7422301 4 ай бұрын
所以四維空間 可以理解成過去.現在.未來.或者每一個時候的空間都是同時存在的?
@charons.5549 3 ай бұрын
你说的应该是Minkowski的四维时空，四维空间和四维时空是两个概念
@Tsai-Gia-Shin 4 ай бұрын
ZW轉起來有夠暈
@user-user-user-user-user-888 4 ай бұрын
很簡單 就是我們這個世界 無限縮小後 有個一模一樣的世界 而無限放大後也是 就像曼德柏集合