Написал нейросети для рисования | Как работает DeepDream?

Скидка 45% и курс "Soft Skills" в подарок по промокоду ONIGIRI

Предыдущие видео о нейросетях:

В этом видео я рассказываю о генерации картинок с помощью нейросетей

[crazy_paleontologist]

Начало видео со Шлёпой выглядит достаточно базированно, так что записываем автора в гигачады и ставим лайк невзирая на военные преступления!

[derikfant]

Моя нейросеть в моем мозге идеально распознала начало рекламной интеграции в этом видео :D

[BorkSilvan]

За одну только фразу "градиент кота" мой внутренний инженер орал от восторга!
Спасибо за ролик :)

[onebytesiteit-]

я хз как тебе удается такие сложные темы так легко в голову укладывать зрителю .
отличная подача материала и наглядный монтаж

[firewick]

Обучите нейросеть обучать нейросети. Зачем нужны все эти специалисты?

[Anopeng]

*А теперь сделай нейросеть, которая отличает пельмень от остального.*
_Шлёпа будет очень рад)_

[thenatron]

Теперь я хочу завести тот кусок RGB шума с высоким процентом кота в качестве питомца

[IngeniousYT]

13:05 SoftMax по определению преобразует исходный вектор в вектор, сумма элементов которого равна одному. Судя по скрину, этот слой был с выходной размерностью 1, т.е. выходом было число, а не вектор, а значит SoftMax всегда преобразовывал это число в 1, вне зависимости от того, какие были веса у нейронов. Замена функции активации решила эту проблему, поскольку сигмоида просто преобразует элементы вектора в числа из [0;1], не делая никаких гарантий по поводу суммы элементов.
Функцию SoftMax полезно применять скорее в многоклассовой классификации, когда возможны несколько вариантов объектов, изображенных на картинке. А в бинарной классификации (как в этой задаче 2 варианта: кот или не кот) обычно используется сигмоида

Жаль, что еще в видео тема GAN'ов не раскрыта, которые сейчас наиболее развиты)

UPD 2023: генеративные модели на основе диффузии теперь на передовой, если рассматривать задачу Text2Image)

[ATtinya-PU]

идея, а что если картинку с высоким процентом кота кароч сделать отдельной картинкой в датасете, с пометкой шум?
тогда нейросеть должна научится отличать беспорядочный шум с содержанием мнения о коте от кота. Фактически GAN в одного)
и при более совершенном обучении генерировать новые шумы кота и снова подавать на нейросеть

[mikmez]

Мое почтение этому господину. Очень рад тому, что такой контент доступен на русском!

[pnwvgtq]

как я понял, для каждой нейросети параметры кота свои, это можно сравнить с ассоциациями у людей, это наталкивает на интересные мысли

[Rzrnail]

Удивительно, ролику нет и года, но смотрится он как из прошлого тысячелетия - настолько за 2022 шагнули вперед графические нейронки. С ума сойти.

[boost_]

Интересно, а процент кота в закотовленной собаке будет больше процента собаки в засобаченном коте?

[koganboss]

И снова праздник - Артем выпустил видео! Лайк с ходу. Делаю нейронку, которая будет генерировать sci-fi космические корабли по описанию и твои видосы постоянно подбрасывают новые идеи как можно улучшить. За это огромное спасибо =)

[Rocalic]

Он говорил про нейросети ещё до того как это стало мэйнсримом.

[Dyas]

Попорбовал с нейросетями поиграться как-то, выполнил несколько уроков по тензорфлоу и забросил. После твоего снова хочу попробовать. Говорят, сейчас пайторч самый лучший фреймворк для глубокого обучения, больше всего публикаций именно его используют.

[intergalacticshaman]

А если в нейросеть подавать параметры фракталов, причём не из картинок, а формул?

[Krvaizen]

Ура! Наконец новое видео! Это одно из лучших и интересных событий жизни

[_tiredofidiocy_]

Первая картинка (котовая) будто выражает абстракцию плавно струящейся шерсти и плавность и округлость контуров кота, а вторая (не_котовая) воплощает угловатость строений и техники, более острые и угловатые контуры собак, чешуйчатость рептилий и рыб. Что-то такое)
Сигмоида - гладкая кривая, поэтому она хорошо может передавать котовость ))

[tyomich]

Помогите я уже 4 раз смотрю и снова интересно, бро делай еще видео наперед я просто поражен простотой будто объясняешь как будто это так просто а это так и есть! Очень рад что увидел твой канал, удачи!!!!