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- เผยแพร่เมื่อ 7 ต.ค. 2024
- In this video I explain step by step the basics of neural networks with some practical examples to understand how they work.
Specifically, we start from the basic unit, the perceptron, visualizing its operation in space and briefly explaining how a network of these units, the multilayer perceptron, can perform the XOR operation, an operation that is impossible with a perceptron.
I hope you like it or find it useful
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La salvación. Soy psicóloga, estudiante de neurociencias como máster y estoy con el temita de cerebro computacional, trabada con esto hace tiempo y ahora me hizo un click. Gracias!!!
El video es de hace años pero es simplemente PERFECTO, lo que batallé intentando aprender durante 2 meses este video me lo dio a entender, muchas gracias!
de los pocos canales en espa;ol que me agrada la voz del exponente y que va directo al grano.
Este es sin duda el mejor video explicativo del concepto básico de redes neuronales. Muchas gracias BitBoss!
Hola. Enhorabuena por el vídeo. La explicación es muy buena y está muy bien apoyada por las imágenes. Si es posible, me gustaría saber qué herramienta has utilizado para hacer el vídeo.
Muchas gracias.
Pues estoy estudiando todo esto por mi cuenta y riesgo, y estoy trabajando un libro desde hace meses, paso a paso, ejemplo a ejemplo, algoritmo a algoritmo, el caso es que en el tema 7 de clasificadores, aparece el concepto de red neuronal "mono-neurona", y aunque había entendido bien los conceptos básicos, entradas, bías, función de activación, producto punto entre entradas y pesos, etc... no conseguía ver que sentido tenía usar una red de neuronas conectadas entre sí, es decir, sentido tiene, porque sino, no habría redes neuronales profundas, ni tanta pasta invertida en este tema, gracias a tu conceptualización del XOR con el cambio de variables, me recuerda mucho al concepto de puertas lógicas en electrónica digital, (tampoco es que sea yo un genio, lo dejas en bandeja al ver como hacer una puerta lógica XOR...) ver cada neurona, como una puerta lógica con sus "tablas de verdad".
esta información condensada vale oro!
Al fin entendí el lío de las redes neuronales, sigue haciendo videos mano brindas muy buena explicación !!
¡Me alegra saberlo! Claro, esto no ha hecho nada más que empezar ;) Muchas gracias ^^
Por fin entendí después de quemarme la cabeza con mil cursos las redes neuronales... te agradecería un curso completo sobre redes neuronales aplicadas en algún lenguaje de preferencia python... se que existen otros pero sinceramente de los 1000 de videos este solo entendí... gracias
Pienso hacer un remake de este vídeo y su correspondiente vídeo en Python y, si tiene buena recepción, continuar la saga. Me anima muchísimo que te haya servido y que valores el trabajo que pongo en hacer que se entienda todo, de verdad, gracias :)
Crack, estoy comenzando en el mundo de redes neuronales y que buena explicación!!!
Están muy bien estos videos. Gracias
Muchas gracias por su explicación tan clara la cual me resulta fácil de digerir...quiero aprender a programar, ayuda ppr favor
Excelente explicación! 😃
Mejor atiendo tus videos que las clases de mi profe 😅, geniall explicación 🎉
Oye en muy poco tiempo has resumido MUY BIEN (cantidad y calidad) sobre el mundo del ML. Genial video.
Intento hacer que los vídeos sean lo más cortos posibles sin dejarme nada en el tintero, muchas gracias Luis por valorarlo, de verdad ^^
Excelente video. Ahora a ver el de Backpropagation...
Muchas gracias Jean Leonardo por comentar, espero que te mole el de Backpropagation ;)
Hola, excelente explicación. Algún libro que recomiendes para leer sobre redes neuronales
Yo cuando hice el vídeo tiré de diapositivas principalmente de universidad y me apoyé de algún libro de la biblio/papers concretos de los cuales ya no me acuerdo (sobre todo para backpropagation). Le he preguntado a mi amigo Señor X quien me revisa los vídeos y te ha escrito esto:
«Hombre, yo le diría que libros poquitos, pero si quiere mirar algo, que mire "Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno.", el clásico de S. Russell y P. Norvig, que tiene una parte dedicada a redes neuronales (y muchas cosas de inteligencia artificial) y es básico y sencillo de entender, y además está traducido al español. Si ya quiere un libro un poco más especializado, tendría que irse a otros libros (en neuralnetworksanddeeplearning.com/ hay un libro GRATIS de esto).»
muchas gracias @@BitBoss
Magnifico
Muchas gracias ^^
me gustaria poder ayudarte de alguna manera ademas de subscribirme y dar like, es que me has enseñado mucho de programacion, hasta gracias a ti me he hecho IA's que juegan juegos cln el algoritmo minmax
Creo saber quién eres, te has cambiado el nombre, verdad? 😜 Gracias a ti por contarme que al final pudiste hacer el proyecto del ajedrez que te propusiste, es una alegría saber que te sirvieron mis vídeos y que vienes a por más 😊
Con apoyarme en los vídeos comentándolos y viéndolos hasta el final es suficiente para mí. Voy a activar la opción de unirse al canal por si estás interesado, y si lo estás y no te lo puedes permitir no te preocupes, con que apoyes los vídeos ya sea comentando, dando like o viéndolos enteros me ayudas muchísimo a que el algoritmo me recomiende. Muchas gracias por ofrecerte 💚
ese es el paint de windows o es especial? esta genial
Es una red neuronal entrenada por Nvidia, GauGAN, que permite dibujar fácilmente paisajes sencillos con alto nivel de detalle. Te dejo el link a la demo por si quieres probarla: nvidia-research-mingyuliu.com/gaugan/
Tenia o pensaba tener claro como funcionaba el perceptron, pero cuando dices que son dos entradas, mas el bias, pero el bias tambien se multiplica con los pesos me dejaste y que siempre sera 1 me dejaste bien perdido
A que se refiere con "peso"?
un mes y no veo nuevos videos?? vamos tio crea mas material!!!
En muy breve subo el siguiente, gracias por interesarte ;)
TIENES el de AND?OR? O NOT?
¿A qué te refieres concretamente? Si te refieres a la implementación del perceptrón, todavía no he podido hacer el vídeo.
Danos el maldito codigoooooooooo
jajajaja en cuanto pueda hago vídeo y colab sobre ello ;)
No