Скачать или смотреть Создайте простую нейронную сеть с помощью PyTorch

📹 НАЗВАНИЕ ВИДЕО 📹
Создание простой нейронной сети с помощью PyTorch

✍️ОПИСАНИЕ ВИДЕО ✍️
Добро пожаловать в наше новое видео, в котором мы погружаемся в мир нейронных сетей с помощью PyTorch, мощной библиотеки машинного обучения с открытым исходным кодом. В этом руководстве мы рассмотрим, как динамический вычислительный граф PyTorch и удобные классы делают настройку и обучение нейронных сетей невероятно простыми даже для новичков в этой области. Мы начнём с обсуждения необходимых зависимостей кода Python, включая PyTorch и matplotlib для построения графиков. Все эти компоненты можно легко установить с помощью менеджеров пакетов, таких как pip. Эта оптимизированная установка позволит вам сосредоточиться на самом интересном — создании и обучении нейронной сети.

Далее мы покажем вам, как создать синтетический набор данных — важный этап обучения вашей модели. Используя `torch.manual_seed(0)`, мы обеспечиваем воспроизводимость, а с помощью `torch.linspace(-3, 3, 300).unsqueeze(1)` мы создаём набор данных, имитирующий квадратичную функцию с добавленным шумом. Этот набор данных служит основой для обучения и аппроксимации нашей сети. Затем мы углубимся в определение простой нейронной сети в PyTorch, создав класс, наследующий от `nn.Module`. Это включает в себя реализацию метода `__init__` для определения слоёв сети и метода `forward` для задания прямого прохода, по сути, создавая схему потока данных через сеть.

По ходу дела мы рассмотрим основные компоненты процесса обучения: функцию потерь и оптимизатор. Мы используем `nn.MSELoss()` для измерения среднеквадратичной ошибки и `optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)` для обновления весов модели, управляя процессом обучения сети. Обучение сети включает в себя итеративную передачу данных через модель, вычисление потерь и обновление весов с помощью функции Autograd PyTorch для автоматического дифференцирования. Наконец, мы оцениваем производительность модели на ранее не исследованных данных и визуализируем результаты с помощью `matplotlib.pyplot`, предоставляя чёткое представление о том, насколько хорошо модель обучилась. В этом видео мы подчёркиваем, почему PyTorch — отличный выбор для построения нейронных сетей благодаря интуитивно понятному дизайну и активной поддержке сообщества, что делает его доступным как для новичков, так и для экспертов.

🧑‍💻Ссылка на GITHUB 🧑‍💻
https://github.com/NewMachinaCloudAI/...

📽ДРУГИЕ НОВЫЕ ВИДЕО MACHINA, УПОМЯНУТЫЕ В ЭТОМ ВИДЕО 📽
Создание многопроцессорного нейрона с помощью PyTorch -    • Build an MP Neuron with PyTorch  
LangChain против LangGraph -    • LangChain versus LangGraph  
Векторная база данных Chroma против Pinecone -    • Chroma versus Pinecone Vector Database  
Что такое векторная база данных Chroma? -    • What is the Chroma Vector Database ?  
RAG с OpenAI и векторной базой данных Pinecone? -    • RAG with OpenAI & Pinecone Vector Database ?  
Что такое вызовы функций LLM? -    • What are LLM Function Calls ?  
Встраивание с помощью Open AI и векторной базы данных Pinecone -    • Embeddings with Open AI & Pinecone Vector ...  
Что такое Hugging Face? -    • What is Hugging Face ?  
RAG против Fine-Tuning -    • RAG versus LLM Fine-Tuning  
Что такое RAG? -    • What is RAG ?  
Что такое персептрон? -    • What is the Perceptron ?  
Что такое MP-нейрон? -    • What is the MP Neuron ?  
Что такое физический ИИ? -    • What is Physical AI ?  
Что такое тест Тьюринга? -    • What is the Turing Test?  
Что такое LLM-выравнивание? -    • What is LLM Alignment ?  
Что такое агентные рабочие процессы? -    • What are Agentic Workflows ?  
Что такое синтетические данные? -    • What is Synthetic Data?  
Что такое обработка естественного языка? -    • What is NLP ?  
Что такое Open Router? -    • What is Open Router ?  

SDK(и) в базе данных векторных данных Pinecone -    • SDK(s) in Pinecone Vector DB  
POD(ы) в базе данных векторных данных Pinecone против Serverless -    • Pinecone Vector Database PODS vs Serverless  
Фильтры метаданных в базе данных векторных данных Pinecone -    • Meta Data Filters in Pinecone Vector Database  
Пространства имен в базе данных векторных данных Pinecone -    • Meta Data Filters in Pinecone Vector Database  
Извлечения и запросы в базе данных векторных данных Pinecone -    • Meta Data Filters in Pinecone Vector Database  
Вставки и удаления в базе данных векторных данных Pinecone -    • Meta Data Filters in Pinecone Vector Database  
Что такое индекс Pinecone -    • What is a Pinecone Index ?  
Что такое Pinecone Векторная база данных -    • What is a Pinecone Index ?  
Что такое LLM LangGraph? -    • What is LLM LangGraph?  
AWS Lambda + Anthropic Claude -    • AWS Lambda + Anthropic Claude  
Что такое Llama Index? -    • What is LLM Llama Index ?  

LangChain HelloWorld с Open GPT 3.5 -    • LangChain HelloWorld with Open GPT 3.5  
Забудьте о LLM. А как насчет SLM? -    • Forget about LLMs What About SLMs ?  
Что такое штрафы за присутствие и частоту LLM? -    • What are LLM Presence and Frequency Penalt...  

🔠КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА 🔠
#PyTorch
#Машинное обучение
#torch
#matplotlib
#Синтетический набор данных
#Воспроизводимость
#Случайное семя
#nnModule
#Прямой проход
#Функция потерь
#MSELoss
#Оптимизатор
#АдамОптимизатор
#Автоград
#Цикл обучения
#Оценка модели
#Набор данных для проверки
#К...