Как Сделать Искусственный Анал
⚡ 👉🏻👉🏻👉🏻 ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻
Как Сделать Искусственный Анал
Начни пользоваться проектом на полную катушку и получи бонус:
Алексей Борисов , решён 9 лет назад
Нажимая на кнопку, вы принимаете условия пользовательского соглашения
Макс в « Естественные науки », 13 лет назад
Рецепт я знаю, и уже побывал но все напрасно, он не детонирует! Как детонатор брал КИСУ (ТА, ПА, ) но опять нет ((( Подскажите кто реально сделать качественный аммонал, дайте точный рецепт чтобы хорошо детонировал. Нужно ли его прессовать или наоборот держать в рассыпчатой форме?
За ранние благодарен!!!
Купи у арабских террористов, потом примотай скочем к себе - и ...
Да не стоит сильно волноваться !!!Обратись в ФСБ, МВД или просто к первому полицаю которого встретишь .
Все подробно объяснят и даже статью покажут .
как правильно вставить в анал.... думаю скоро тебе пригодится...
Ваш браузер больше не поддерживается. Чтобы пользоваться всеми функциями YouTube, установите другой. Подробнее...
Написать статью
Опубликовать вакансию
Москва ,
по итогам собеседования
Москва ,
по итогам собеседования
Библиотека программиста
14 июля 2017
15 сентября
Онлайн
Бесплатно
25 августа
Онлайн
Бесплатно
24 августа
Онлайн
Бесплатно
24 августа
Онлайн
Бесплатно
Популярные
По порядку
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
Не удалось загрузить комментарии...
от
150000
RUB
до
200000
RUB
Воронеж ,
от
65000
RUB
до
120000
RUB
Книги по Python (и связанным с ним специальным темам) на русском языке. Расставлены в порядке возрастания сложности, обобщены указанные читателями преимущества и недостатки.
Рассказываем о технологии DeepFake и шаг за шагом учимся делать дипфейки в DeepFaceLab – нейросетевой программе, меняющей лица в видеороликах.
Любите панд? Мы тоже. А еще мы любим эффективный код, поэтому собрали классные трюки, которые облегчат работу с библиотекой Python Pandas.
Push-уведомления
Темная тема
© 2022, Proglib. При копировании материала ссылка на источник обязательна.
Наш сайт использует файлы cookie для вашего максимального удобства. Пользуясь сайтом, вы даете свое согласие с условиями пользования cookie
Достаточно заполнить только одно поле для связи (почта, юзернейм в телеграме или номер телефона)
Отправляя форму, вы даёте согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности
Зарегистрируйтесь или авторизуйтесь, тогда вы сможете оценивать материалы, оставлять комментарии и создавать записи.
Хочешь подтянуть высшую математику для освоения Data Science?
Заходи на наш курс с преподавателями МГУ!
Отличный гайд про нейросеть от теории к практике. Вы узнаете из каких элементов состоит ИНС, как она работает и как ее создать самому.
Если вы в поисках пособия по искусственным нейронным сетям (ИНС), то, возможно, у вас уже имеются некоторые предположения относительно того, что это такое. Но знали ли вы, что нейронные сети - основа новой и интересной области глубинного обучения? Глубинное обучение - область машинного обучения, в наше время помогло сделать большой прорыв во многих областях, начиная с игры в Го и Покер с живыми игроками, и заканчивая беспилотными автомобилями. Но, прежде всего, глубинное обучение требует знаний о работе нейронных сетей.
В этой статье будут представлены некоторые понятия, а также немного кода и математики, с помощью которых вы сможете построить и понять простые нейронные сети. Для ознакомления с материалом нужно иметь базовые знания о матрицах и дифференциалах. Код будет написан на языке программирования Python с использованием библиотеки numpy. Вы построите ИНС, используя Python, которая с высокой точностью классифицировать числа на картинках.
Искусственные нейросеть (ИНС) - это программная реализация нейронных структур нашего мозга. Мы не будем обсуждать сложную биологию нашей головы, достаточно знать, что мозг содержит нейроны, которые являются своего рода органическими переключателями. Они могут изменять тип передаваемых сигналов в зависимости от электрических или химических сигналов, которые в них передаются. Нейросеть в человеческом мозге - огромная взаимосвязанная система нейронов, где сигнал, передаваемый одним нейроном, может передаваться в тысячи других нейронов. Обучение происходит через повторную активацию некоторых нейронных соединений. Из-за этого увеличивается вероятность вывода нужного результата при соответствующей входной информации (сигналах). Такой вид обучения использует обратную связь - при правильном результате нейронные связи, которые выводят его, становятся более плотными.
Искусственные нейронные сети имитируют поведение мозга в простом виде. Они могут быть обучены контролируемым и неконтролируемым путями. В контролируемой ИНС, сеть обучается путем передачи соответствующей входной информации и примеров исходной информации. Например, спам-фильтр в электронном почтовом ящике: входной информацией может быть список слов, которые обычно содержатся в спам-сообщениях, а исходной информацией - классификация для уведомления (спам, не спам). Такой вид обучения добавляет веса связям ИНС, но это будет рассмотрено позже.
Неконтролируемое обучение в ИНС пытается "заставить" ИНС "понять" структуру передаваемой входной информации "самостоятельно". Мы не будем рассматривать это в данном посте.
Биологический нейрон имитируется в ИНС через активационную функцию. В задачах классификации (например определение спам-сообщений) активационная функция должна иметь характеристику "включателя". Иными словами, если вход больше, чем некоторое значение, то выход должен изменять состояние, например с 0 на 1 или -1 на 1 Это имитирует "включение" биологического нейрона. В качестве активационной функции обычно используют сигмоидальную функцию:
Которая выглядит следующим образом:
Из графика можно увидеть, что функция «активационная» - она растет с 0 до 1 с каждым увеличением значения х. Сигмоидальная функция является гладкой и непрерывной. Это означает, что функция имеет производную, что в свою очередь является очень важным фактором для обучения алгоритма.
Как было упомянуто ранее, биологические нейроны иерархически соединены в сети, где выход одних нейронов является входом для других нейронов. Мы можем представить такие сети в виде соединенных слоев с узлами. Каждый узел принимает взвешенный вход, активирует активационную функцию для суммы входов и генерирует выход.
Круг на картинке изображает узел. Узел является "местоположением" активационной функции, он принимает взвешенные входы, складывает их, а затем вводит их в активационную функцию. Вывод активационной функции представлен через h. Примечание: в некоторых источниках узел также называют перцептроном.
Что такое "вес"? По весу берутся числа (не бинарные), которые затем умножаются на входе и суммируются в узле. Иными словами, взвешенный вход в узел имеет вид:
где w i - числовые значения веса ( b мы будем обсудим позже). Весы нам нужны, они являются значениями, которые будут меняться в течение процесса обучения. b является весом элемента смещения на 1, включение веса b делает узел гибким. Проще это понять на примере.
Рассмотрим простой узел, в котором есть по одному входу и выходу:
Ввод для активационной функции в этом узле просто x 1 w 1 . На что влияет изменение в w 1 в этой простой сети?
Здесь мы можем видеть, что при изменении веса изменяется также уровень наклона графика активационной функции. Это полезно, если мы моделируем различные плотности взаимосвязей между входами и выходами. Но что делать, если мы хотим, чтобы выход изменялся только при х более 1? Для этого нам нужно смещение. Рассмотрим такую сеть со смещением на входе:
Из графика можно увидеть, что меняя "вес" смещения b, мы можем изменять время запуска узла. Смещение очень важно в случаях, когда нужно имитировать условные отношения.
Выше было объяснено, как работает соответствующий узел / нейрон / перцептрон. Но, как вы знаете, в полной нейронной сети находится много таких взаимосвязанных между собой узлов. Структуры таких сетей могут принимать мириады различных форм, но самая распространенная состоит из входного слоя, скрытого слоя и выходного слоя. Пример такой структуры приведены ниже:
Ну рисунке выше можно увидеть три слоя сети - Слой 1 является входным слоем, где сеть принимает внешние входные данные. Слой 2 называют скрытым слоем, этот слой не является частью ни входа, ни выхода. Примечание: нейронные сети могут иметь несколько скрытых слоев, в данном примере для примера был показан лишь один. И наконец, Слой 3 является исходным слоем. Вы можете заметить, что между Шаром 1 (Ш1) и Шаром 2 (Ш2) существует много связей. Каждый узел в Ш1 имеет связь со всеми узлами в Ш2, при этом от каждого узла в Ш2 идет по одной связи к единому выходному узлу в Ш3. Каждая из этих связей должна иметь соответствующий вес.
Вся математика, приведенная выше, требует очень точной нотации. Нотация, которая используется здесь, используется и в руководстве по глубинному обучению от Стэнфордского Университета. В следующих уравнениях вес соответствующего связи будет обозначаться как w ij (l) , где i - номер узла в слое l+1, а j- номер узла в слое l. Например, вес связи между узлом 1 в слое 1 и узлом 2 в слое 2 будет обозначаться как w 21 (l) . Непонятно, почему индексы 2-1 означают связь 1-2? Такая нотация более понятна, если добавить смещения.
Из графика выше видно, что смещение 1 связано со всеми узлами в соседнем слое. Смещение в Ш1 имеет связь со всеми узлами в Ш2. Так как смещение не является настоящим узлом с активационной функцией, оно не имеет и входов (его входное значение всегда равно константе). Вес связи между смещением и узлом будем обозначать через b i (l) , где i- номер узла в слое l+1, так же, как в w ij (l) . К примеру с w 21 (l) вес между смещением в Ш1 и вторым узлом в Ш2 будет иметь обозначение b 2 (1) .
Помните, что эти значения -w ij (l) и b i (l) - будут меняться в течение процесса обучения ИНС.
Обозначение связи с исходным узлом будет выглядеть следующим образом: h j l , где j- номер узла в слое l. Тогда в предыдущем примере, связью с исходным узлом является h 1 (2) .
Теперь давайте рассмотрим, как рассчитывать выход сети, когда нам известны вес и вход. Процесс нахождения выхода в нейронной сети называется процессом прямого распространения.
Чтобы продемонстрировать, как находить выход, имея уже известный вход, в нейронных сетях, начнем с предыдущего примера с тремя слоями. Ниже такая система представлена в виде системы уравнений:
, где f(∙) - активационная функция узла, в нашем случае сигмоидальная функция. В первой строке h 1 (2) - выход первого узла во втором слое, его входами соответственно являются w 11 (1) x 1 (1), w 12 (1) x 2 (1),w 13 (1) x 3 (1) и b 1 (1) . Эти входы было сложены, а затем переданы в активационную функцию для расчета выхода первого узла. С двумя следующими узлами аналогично.
Последняя строка рассчитывает выход единого узла в последнем третьем слое, он является конечной исходной точкой в нейронной сети. В нем вместо взвешенных входных переменных (x 1 ,x 2 ,x 3 )берутся взвешенные выходы узлов с другой слоя (h 1 (2) ,h 2 (2) ,h 3 (2) )и смещения. Такая система уравнений также хорошо показывает иерархическую структуру нейронной сети.
Приведем простой пример первого вывода нейронной сети языке Python . Обрати
Массажист доводит девушку до сквирта и ей это нравится
Парень несколько раз кончает в письку красивой девушки своего друга
Секс от первого лица с зрелой азиаткой в чулках