Видео проигрыватель загружается.Воспроизвести видеоВоспроизвестиБез звукаТекущее время 0:00/Продолжительность 2:35Загрузка: 0.00%0:00Тип потока ОНЛАЙНSeek to live, currently behind liveОНЛАЙНОставшееся время -2:35 1xСкорость воспроизведения2x1.75x1.5x1.25x1x, выбрано0.75x0.5xГлавыГлавыОписанияОтключить описания, выбраноСубтитрынастройки субтитров, откроется диалог настройки субтитровСубтитры выкл., выбраноЗвуковая дорожкаPicture-in-PictureПолноэкранный режимThis is a modal window.Начало диалоговго окна. Кнопка Escape закроет или отменит окноТекстColorБелыйЧерныйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачностьПолупрозрачныйФонColorЧерныйБелыйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачностьПолупрозрачныйПрозрачныйОкноColorЧерныйБелыйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачныйПолупрозрачныйПрозрачностьРазмер шрифта50%75%100%125%150%175%200%300%400%Стиль края текстаНичегоПоднятыйПониженныйОдинаковыйТеньШрифтПропорциональный без засечекМоноширинный без засечекПропорциональный с засечкамиМоноширинный с засечкамиСлучайныйПисьменныйМалые прописныеСбросить сбросить все найстройки по умолчаниюГотовоЗакрыть модальное окноКонец диалогового окна.
Всем привет! Вы открыли лекцию про свёрточные нейросети и их применение в обработке текстов. Сначала давайте вспомним о том, что такое свёртка. Это операция, выполняемая над двумя функциями или двумя и сигналами. В результате применения свёртки к двум сигналам получается некий третий сигнал. В контексте нейросетей, первый сигнал — это входные данные, а второй сигнал — это bias, intercept)." />часть параметров нейросети, которые выполняют роль ядра свёртки. Давайте разберёмся как работают свёртки. Допустим, на нашей картинке синий прямоугольный импульс — это входные данные, а красный уголок — это ядро свёртки. И то, и другое, представлено векторами. Мы начинаем двигать ядро свёртки относительно нашего сигнала и для каждого значения сдвига будем считать скалярное произведение фрагмента сигнала с ядром свёртки. Таким образом мы, как бы, оцениваем, насколько текущий фрагмент сигнала похож на ядро. Слева представлена формула 1-мерной свёртки в общем виде для непрерывного случая. Здесь функция f выполняет роль ядра свёртки, а функция g — роль сигнала. Справа — формула для дискретного случая. Давайте поподробнее на нём остановимся. В дискретном случае результат применения одномерной свёртки — это вектор. Допустим, в нём L элементов. Наше ядро имеет размер kkk (допустим k=3k = 3). И есть ещё входной сигнал размера L+kL+k.[1] Раз наше ядро имеет размер kk, то за раз мы можем анализировать фрагменты сигнала длины kk. Мы помещаем ядро так, чтобы его центральный элемент находился над i-ым элементом вектора входного сигнала. А потом вычисляем скалярное произведение ядра и фрагмента входного сигнала. А затем повторяем эту операцию для всех возможных смещений. Это позволяет нам выделять локальные паттерны безотносительно их позиции в сигнале. А ядро свёртки, при этом, описывает паттерн, который мы ищем.
[1] небольшое исправление, должно быть L+K−1