Dataset Preview
The full dataset viewer is not available (click to read why). Only showing a preview of the rows.
The dataset generation failed
Error code: DatasetGenerationError
Exception: ArrowInvalid
Message: JSON parse error: Invalid value. in row 57
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 145, in _generate_tables
dataset = json.load(f)
File "/usr/local/lib/python3.9/json/__init__.py", line 293, in load
return loads(fp.read(),
File "/usr/local/lib/python3.9/json/__init__.py", line 346, in loads
return _default_decoder.decode(s)
File "/usr/local/lib/python3.9/json/decoder.py", line 340, in decode
raise JSONDecodeError("Extra data", s, end)
json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 1233)
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1995, in _prepare_split_single
for _, table in generator:
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 148, in _generate_tables
raise e
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 122, in _generate_tables
pa_table = paj.read_json(
File "pyarrow/_json.pyx", line 308, in pyarrow._json.read_json
File "pyarrow/error.pxi", line 154, in pyarrow.lib.pyarrow_internal_check_status
File "pyarrow/error.pxi", line 91, in pyarrow.lib.check_status
pyarrow.lib.ArrowInvalid: JSON parse error: Invalid value. in row 57
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1529, in compute_config_parquet_and_info_response
parquet_operations = convert_to_parquet(builder)
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1154, in convert_to_parquet
builder.download_and_prepare(
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1027, in download_and_prepare
self._download_and_prepare(
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1122, in _download_and_prepare
self._prepare_split(split_generator, **prepare_split_kwargs)
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1882, in _prepare_split
for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 2038, in _prepare_split_single
raise DatasetGenerationError("An error occurred while generating the dataset") from e
datasets.exceptions.DatasetGenerationError: An error occurred while generating the datasetNeed help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
video id
string | video title
string | id
string | text
string | start
float64 | end
float64 |
|---|---|---|---|---|---|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t0.0
|
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته معكم رعد الحربي حياكم الله اليوم سنتحدث عن الشبكات الأصابية وعلاقتها بالoptimization سواء كنت باحث متخصص في مجال الذكاء الاصطناعي أو بالتهديد في مجال التعلم العميل
| 0
| 24
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t6.0
|
اليوم سنتحدث عن الشبكات الأصابية وعلاقتها بالoptimization سواء كنت باحث متخصص في مجال الذكاء الاصطناعي أو بالتهديد في مجال التعلم العميل أو كنت طالب شغوف أن تعرف أدق التفاصيل عن عملية التعلم في الشبكات الأصابية اليوم سنعرف الكثير من الأجوبة لأسئلة شائعة التحدي في نوعية هذه الأسئلة
| 6
| 39
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t18.0
|
أو كنت طالب شغوف أن تعرف أدق التفاصيل عن عملية التعلم في الشبكات الأصابية اليوم سنعرف الكثير من الأجوبة لأسئلة شائعة التحدي في نوعية هذه الأسئلة أن تتطلب خلفية في المجال الرياضي وفي مجال التعليم العلمي وفي المجال التقني بالتهديد
| 18
| 49
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t35.0
|
أن تتطلب خلفية في المجال الرياضي وفي مجال التعليم العلمي وفي المجال التقني بالتهديد فتتطلب عدة مجالات لكي نفهم الصورة كاملة فلو كان لديك خلفية وعندها صورة سيارة أو طيارة وقعتها في الشبكة الأصابية
| 35
| 59
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t44.0
|
فتتطلب عدة مجالات لكي نفهم الصورة كاملة فلو كان لديك خلفية وعندها صورة سيارة أو طيارة وقعتها في الشبكة الأصابية ستتوقع أنها سيارة أو طيارة لكن لو سألتك ما هي أدقة التفاصيل خلال عملية التعلم؟ كيف تصبح الأرقام الخاصة بالسيارة مابينغ للمخرج؟
| 44
| 76
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t56.0
|
ستتوقع أنها سيارة أو طيارة لكن لو سألتك ما هي أدقة التفاصيل خلال عملية التعلم؟ كيف تصبح الأرقام الخاصة بالسيارة مابينغ للمخرج؟ كيف تتم عملية التعلم؟ فلو رأينا الشبكة الأصابية هذه لدي الصورة 9
| 56
| 86
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t73.0
|
كيف تتم عملية التعلم؟ فلو رأينا الشبكة الأصابية هذه لدي الصورة 9 نعطيها الشبكة الأصابية وشبكة الأصابية تحتوي على مجموعة طبقات أصابية وفي النهاية ستعطيني أن هذه الصورة خاصة بالرقم 9
| 73
| 99
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t82.0
|
نعطيها الشبكة الأصابية وشبكة الأصابية تحتوي على مجموعة طبقات أصابية وفي النهاية ستعطيني أن هذه الصورة خاصة بالرقم 9 لكن السؤال الآن كيف تتم هذه العملية؟ قد يكون لديك خلفية باستخدام الـ Loss Function
| 82
| 111
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t96.0
|
لكن السؤال الآن كيف تتم هذه العملية؟ قد يكون لديك خلفية باستخدام الـ Loss Function ونقص نسبة الخطأ كل مرة بين المتوقع والصحيح لكن لو قلت لك هذه مجموعة أرقام
| 96
| 119
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t105.0
|
ونقص نسبة الخطأ كل مرة بين المتوقع والصحيح لكن لو قلت لك هذه مجموعة أرقام أبدأ حسب لي كيف تتم هذه العملية كيف نتعلم كل مرة الخطأ؟ وهل هناك حل أمثل؟
| 105
| 129
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t116.0
|
أبدأ حسب لي كيف تتم هذه العملية كيف نتعلم كل مرة الخطأ؟ وهل هناك حل أمثل؟ هل هناك حل وحيد يجب أن نتعلمها؟ أو هل هناك عدة حلول؟ ما هي نسبة الخطأ المتوقعة؟
| 116
| 137
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t125.0
|
هل هناك حل وحيد يجب أن نتعلمها؟ أو هل هناك عدة حلول؟ ما هي نسبة الخطأ المتوقعة؟ كل هذه الأسئلة لها علاقة بالـ Optimization للـ Loss Function
| 125
| 145
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t134.0
|
كل هذه الأسئلة لها علاقة بالـ Optimization للـ Loss Function وللـ Optimization للـ Loss Function لها علاقة أيضا باستخدامنا للـ Gradient Descent والـ Gradient Descent له علاقة بالمشتقات
| 134
| 154
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t141.0
|
وللـ Optimization للـ Loss Function لها علاقة أيضا باستخدامنا للـ Gradient Descent والـ Gradient Descent له علاقة بالمشتقات كما نرى لدي مكونات كثيرة ومختلفة وكل واحدة تأتي من مجال
| 141
| 164
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t152.0
|
كما نرى لدي مكونات كثيرة ومختلفة وكل واحدة تأتي من مجال فاليوم سنعرف الصورة كاملة سنجاوب شلاقة Gradient Descent بالـ Loss Function
| 152
| 173
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t161.0
|
فاليوم سنعرف الصورة كاملة سنجاوب شلاقة Gradient Descent بالـ Loss Function وشلاقة Loss Function بالـ Optimization وكيف تتم عملية التعلم كل مرة وفي النهاية
| 161
| 182
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t170.0
|
وشلاقة Loss Function بالـ Optimization وكيف تتم عملية التعلم كل مرة وفي النهاية إذا عرفنا الأجوبة لهذه الأسئلة ستكون لدينا الصورة كاملة بحيث نستطيع عمل الـ Objective Function الخاص بنا
| 170
| 190
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t179.0
|
إذا عرفنا الأجوبة لهذه الأسئلة ستكون لدينا الصورة كاملة بحيث نستطيع عمل الـ Objective Function الخاص بنا إذا كنت باحث ستستطيع أن تنشر فيها ورقة أو إذا كنت طالب أو متخصص في الشبكات الأصابية ستستطيع أن تحصل على النموذج الخاص بك
| 179
| 200
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t187.0
|
إذا كنت باحث ستستطيع أن تنشر فيها ورقة أو إذا كنت طالب أو متخصص في الشبكات الأصابية ستستطيع أن تحصل على النموذج الخاص بك فلنبدأ أولا سنبدأ ببعض المثاهيم المهمة ما هو الـ Optimization؟
| 187
| 216
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t198.0
|
فلنبدأ أولا سنبدأ ببعض المثاهيم المهمة ما هو الـ Optimization؟ ما هو موضوع الـ Optimization؟ الـ Optimization بكل بساطة هو أن يكون لدي Objective Function
| 198
| 231
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t214.0
|
ما هو موضوع الـ Optimization؟ الـ Optimization بكل بساطة هو أن يكون لدي Objective Function ونحن نحاول أن نجد المدخلات للـ Function بحيث نقلل أو نزيد النتائج بحيث نأخذ أقل قيمة أو نجيب أعلى شيء
| 214
| 245
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t224.0
|
ونحن نحاول أن نجد المدخلات للـ Function بحيث نقلل أو نزيد النتائج بحيث نأخذ أقل قيمة أو نجيب أعلى شيء دعونا نأخذ مثال من الحياة الواقعية ونسقطها على التعريف بحيث تصل الصورة بشكل كامل تخيل أنك هذا الإنسان
| 224
| 252
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t242.0
|
دعونا نأخذ مثال من الحياة الواقعية ونسقطها على التعريف بحيث تصل الصورة بشكل كامل تخيل أنك هذا الإنسان وقلت لك أنك تريد السفر ما هو الأفضل لك؟ السيارة أو الطائرة؟
| 242
| 259
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t250.0
|
وقلت لك أنك تريد السفر ما هو الأفضل لك؟ السيارة أو الطائرة؟ أولا، الـ Objective Function في هذا المثال هو عدد ساعات أو دقائق الطيران يعني تريد المسافة للطيران
| 250
| 268
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t255.0
|
أولا، الـ Objective Function في هذا المثال هو عدد ساعات أو دقائق الطيران يعني تريد المسافة للطيران هذا هو الـ Objective Function فقلت لك أننا نريد أن نقلل هذا الشيء فلاحظ، لدي الـ Objective Function
| 255
| 276
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t267.0
|
هذا هو الـ Objective Function فقلت لك أننا نريد أن نقلل هذا الشيء فلاحظ، لدي الـ Objective Function وهذا هو عدد ساعات الطيران نريد أن نقللها أخيرا، ما هو المدخل؟
| 267
| 283
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t275.0
|
وهذا هو عدد ساعات الطيران نريد أن نقللها أخيرا، ما هو المدخل؟ سيارة أو طائرة؟ حسنا؟ الآن، للوهلة الأولى
| 275
| 290
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t281.0
|
سيارة أو طائرة؟ حسنا؟ الآن، للوهلة الأولى تقول أن الطيارة أسرع لأنها ستقلل مقدار المسافة وهي الـ Objective Function
| 281
| 296
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t287.0
|
تقول أن الطيارة أسرع لأنها ستقلل مقدار المسافة وهي الـ Objective Function صحيح أم لا؟ هذا على ناحية لكن لو قلت لك أن لدي بعض المقاومات
| 287
| 304
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t294.0
|
صحيح أم لا؟ هذا على ناحية لكن لو قلت لك أن لدي بعض المقاومات وقلت لك أن في هذا الحال تخيل أنني لدي مقاومة لـ 100 ريال أو 100 دولار وليس كافية قيمة التذكرة
| 294
| 314
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t301.0
|
وقلت لك أن في هذا الحال تخيل أنني لدي مقاومة لـ 100 ريال أو 100 دولار وليس كافية قيمة التذكرة فالحل المثالي في هذا الحال هو أن نأخذ السيارة ونحن لن نأخذها
| 301
| 320
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t312.0
|
فالحل المثالي في هذا الحال هو أن نأخذ السيارة ونحن لن نأخذها فإذا قلت لك أننا لدي مقاومة لـ 100 ريال أو 100 دولار فهذا هو المدخل فالحل المثالي في هذا الحال
| 312
| 326
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t316.0
|
فإذا قلت لك أننا لدي مقاومة لـ 100 ريال أو 100 دولار فهذا هو المدخل فالحل المثالي في هذا الحال هو أننا لن نأخذ السيارة وليس الطيارة حسنًا؟
| 316
| 332
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t324.0
|
هو أننا لن نأخذ السيارة وليس الطيارة حسنًا؟ فتعتمد على كيفية تعريف المشكلة فالآن كما رأينا في مثالنا هذا
| 324
| 336
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t329.0
|
فتعتمد على كيفية تعريف المشكلة فالآن كما رأينا في مثالنا هذا كانت الـ Objective Function هي عدد ساعات الطيران ونحن كنا نريد أن نجد المدخلات
| 329
| 345
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t334.0
|
كانت الـ Objective Function هي عدد ساعات الطيران ونحن كنا نريد أن نجد المدخلات حسنًا، سيارة أو طيارة التي تقلل لي الـ Objective Function التي تقلل لي دقائق الطيران
| 334
| 352
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t343.0
|
حسنًا، سيارة أو طيارة التي تقلل لي الـ Objective Function التي تقلل لي دقائق الطيران حسنًا؟ هذه هي المشكلة طبعًا، يمكن أن تكون مقاومة أو دقيقة
| 343
| 359
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t351.0
|
حسنًا؟ هذه هي المشكلة طبعًا، يمكن أن تكون مقاومة أو دقيقة يمكن أن نحصل على أعلى أو أقل شيء لكن في الشبكات العصبية بما أن عادة
| 351
| 364
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t357.0
|
يمكن أن نحصل على أعلى أو أقل شيء لكن في الشبكات العصبية بما أن عادة الـ Cost Function أو Objective Function نقلل لذلك أخذت المثالة لنقلل
| 357
| 369
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t362.0
|
الـ Cost Function أو Objective Function نقلل لذلك أخذت المثالة لنقلل طبعًا، نفس الشيء ينطبق الحياة الواقعية في أمثلة كثيرة جدًا في الشبكات، في Google Map
| 362
| 375
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t367.0
|
طبعًا، نفس الشيء ينطبق الحياة الواقعية في أمثلة كثيرة جدًا في الشبكات، في Google Map أنك تذهب إلى مكان ومكان يحصل على أقصر شيء وكذلك
| 367
| 380
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t373.0
|
أنك تذهب إلى مكان ومكان يحصل على أقصر شيء وكذلك طبعًا، هذا ما نعرفه الآن المفاهيم المهمة أن نركز عليها ونفهمها نعرف الـ Objective Function
| 373
| 386
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t378.0
|
طبعًا، هذا ما نعرفه الآن المفاهيم المهمة أن نركز عليها ونفهمها نعرف الـ Objective Function نعرف التعريف عنه نعرف أنه يكون لدي مدخلات وعندي بعض القيود
| 378
| 392
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t384.0
|
نعرف التعريف عنه نعرف أنه يكون لدي مدخلات وعندي بعض القيود القيود التي هي تحلل لي بعض الحلول في البداية، كان لدي الحل لسيارة أو طيارة
| 384
| 398
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t390.0
|
القيود التي هي تحلل لي بعض الحلول في البداية، كان لدي الحل لسيارة أو طيارة حسنًا؟ عندما أصبح لدي القيود أنه لا أملك أحد مائة ريال
| 390
| 402
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t397.0
|
حسنًا؟ عندما أصبح لدي القيود أنه لا أملك أحد مائة ريال استبعدني حل الطيارة لكي لا يبقى إلا سيارة حسنًا، الآن
| 397
| 408
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t401.0
|
استبعدني حل الطيارة لكي لا يبقى إلا سيارة حسنًا، الآن بشكل رياضي نفس الكلام كما نرى
| 401
| 414
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t406.0
|
بشكل رياضي نفس الكلام كما نرى بشكل رياضي الآن لاحظ أن عندي f of x
| 406
| 420
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t412.0
|
بشكل رياضي الآن لاحظ أن عندي f of x نريد أن نقلل من من Minimize f of x
| 412
| 426
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t418.0
|
نريد أن نقلل من من Minimize f of x f هنا هي Objective Function x المدخلات نريد أن نقلل
| 418
| 432
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t424.0
|
f هنا هي Objective Function x المدخلات نريد أن نقلل Objective Function مهما كانت Objective فنريد أن نقلل
| 424
| 438
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t430.0
|
Objective Function مهما كانت Objective فنريد أن نقلل Objective Function حيث أنه يكون لدي بعض القيود
| 430
| 444
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t436.0
|
Objective Function حيث أنه يكون لدي بعض القيود هنا subject to كأني أقول لدي قيد القيد ما هو؟
| 436
| 450
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t442.0
|
هنا subject to كأني أقول لدي قيد القيد ما هو؟ أن x تنتمي لم و الم م مجموعة حلول حسنًا؟
| 442
| 456
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t448.0
|
أن x تنتمي لم و الم م مجموعة حلول حسنًا؟ فأنا أتخيل عندما يكون لدي مجموعة قيود سأقيد فيها
| 448
| 462
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t454.0
|
فأنا أتخيل عندما يكون لدي مجموعة قيود سأقيد فيها فهنا المشكلة نحاول حلها ما هو المدخل
| 454
| 468
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t460.0
|
فهنا المشكلة نحاول حلها ما هو المدخل المثالي؟ المدخل المثالي الذي سيقلل Objective Function
| 460
| 474
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t466.0
|
المثالي؟ المدخل المثالي الذي سيقلل Objective Function في مثالنا السابق كان المدخل المثالي الطيارة لو لم يكن لدي أي قيد
| 466
| 480
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t472.0
|
في مثالنا السابق كان المدخل المثالي الطيارة لو لم يكن لدي أي قيد لكن لو كان لدي قيود سيكون لدي السيارة لأنه لو كان لدي قيد فلم يكن لدي قيد رياضي
| 472
| 486
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t478.0
|
لكن لو كان لدي قيود سيكون لدي السيارة لأنه لو كان لدي قيد فلم يكن لدي قيد رياضي حسنًا، هذا الآن بشكل عام في المثالين
| 478
| 492
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t484.0
|
حسنًا، هذا الآن بشكل عام في المثالين إذا كان لدي قيد رياضي فالأكتمايزية ستكون معقدة أكثر وأكثر
| 484
| 498
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t490.0
|
إذا كان لدي قيد رياضي فالأكتمايزية ستكون معقدة أكثر وأكثر حسنًا؟ أحياناً ليس شرطًا يكون لديك قيد واحد
| 490
| 504
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t496.0
|
حسنًا؟ أحياناً ليس شرطًا يكون لديك قيد واحد أحياناً يكون لديك أكثر من قيدين سيكون لديك قيدين ثلاثة أربعة خمسة كل واحدة
| 496
| 510
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t502.0
|
أحياناً يكون لديك أكثر من قيدين سيكون لديك قيدين ثلاثة أربعة خمسة كل واحدة ولها طريقة ثانية حسنًا الآن
| 502
| 520
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t508.0
|
ولها طريقة ثانية حسنًا الآن الآن لدي شيئين يجب أن أعرفه الديسكريت أكتمايزيشن
| 508
| 526
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t518.0
|
الآن لدي شيئين يجب أن أعرفه الديسكريت أكتمايزيشن والكونتينيس أكتمايزيشن ما الفرق بينهم؟ الآن
| 518
| 532
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t524.0
|
والكونتينيس أكتمايزيشن ما الفرق بينهم؟ الآن على حسب الخصائص لـ X يمكن أن تكون ديسكريت أو أكتمايزيشن
| 524
| 538
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t530.0
|
على حسب الخصائص لـ X يمكن أن تكون ديسكريت أو أكتمايزيشن ديسكريت بكل اختصار أننا نتعامل مع الرقام نتعامل مع أحد
| 530
| 544
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t536.0
|
ديسكريت بكل اختصار أننا نتعامل مع الرقام نتعامل مع أحد ثلاثة أربعة خمسة وكذلك الحل يكون على شكل الرقام مباشرة
| 536
| 550
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t542.0
|
ثلاثة أربعة خمسة وكذلك الحل يكون على شكل الرقام مباشرة حسنًا لكن في الجهة المقابلة الحل ليس على شكل الرقام مباشرة
| 542
| 556
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t548.0
|
حسنًا لكن في الجهة المقابلة الحل ليس على شكل الرقام مباشرة المشكلة ليست سهلة لنحلها تكون على شكل الرقام كونتينيس
| 548
| 562
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t554.0
|
المشكلة ليست سهلة لنحلها تكون على شكل الرقام كونتينيس حسنًا إلى إمفينتي حسنًا
| 554
| 568
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t560.0
|
حسنًا إلى إمفينتي حسنًا حسنًا كيف نعرف هل هي كونتينيس هل هي ديسكريت أو أكتمايزيشن
| 560
| 574
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t566.0
|
حسنًا كيف نعرف هل هي كونتينيس هل هي ديسكريت أو أكتمايزيشن هي على حسب المشكلة التي ستواجهها سنرى كيف هذا
| 566
| 584
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t572.0
|
هي على حسب المشكلة التي ستواجهها سنرى كيف هذا في مثل الطيارة لو قلت لك أن الحلولة الممكنة
| 572
| 590
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t582.0
|
في مثل الطيارة لو قلت لك أن الحلولة الممكنة التي هي M في مثل المثال قبل قليل ياصفر سيارة
| 582
| 596
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t588.0
|
التي هي M في مثل المثال قبل قليل ياصفر سيارة ياواحد طيارة هنا تكون عندي ديسكريت
| 588
| 602
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t594.0
|
ياواحد طيارة هنا تكون عندي ديسكريت قلت لك ياصفر ياواحد لكن تخيل لو قلت لك أنه
| 594
| 608
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t600.0
|
قلت لك ياصفر ياواحد لكن تخيل لو قلت لك أنه عندي مجموعة طرق تخيل أنه عندي 800 أو 900 طريق
| 600
| 614
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t606.0
|
عندي مجموعة طرق تخيل أنه عندي 800 أو 900 طريق فجلسنا نرمز لها بـ 1.0 0.1 0.2 0.5
| 606
| 620
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t612.0
|
فجلسنا نرمز لها بـ 1.0 0.1 0.2 0.5 فهذه تكون كونتينيس طبعًا هذا مثال بسيط جدًا
| 612
| 626
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t618.0
|
فهذه تكون كونتينيس طبعًا هذا مثال بسيط جدًا لكن ستقابلك أمثلة لما تتكلم في الهاي دايمشن مثلًا
| 618
| 632
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t624.0
|
لكن ستقابلك أمثلة لما تتكلم في الهاي دايمشن مثلًا ستكون لديك الأرقام لا متناهية ستكون لديك المشاكل المعقدة أكثر
| 624
| 638
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t630.0
|
ستكون لديك الأرقام لا متناهية ستكون لديك المشاكل المعقدة أكثر فهذا الفرق بين عندما يكون لديك الحلول الممكنة هل هي ديسكريت أو كونتينيس
| 630
| 644
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t636.0
|
فهذا الفرق بين عندما يكون لديك الحلول الممكنة هل هي ديسكريت أو كونتينيس طبعًا عندما يكون لديك الحلول ديسكريت ستكون أسهل نوعًا ما طيب
| 636
| 650
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t642.0
|
طبعًا عندما يكون لديك الحلول ديسكريت ستكون أسهل نوعًا ما طيب قبل أن أبدأ أعطي مقدمة لجريد وإبتماعزيشن أريد أن أوضح نقطة مهمة
| 642
| 656
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t648.0
|
قبل أن أبدأ أعطي مقدمة لجريد وإبتماعزيشن أريد أن أوضح نقطة مهمة التي رأيناها في الإبتماعزيشن هذا مثال بسيط جدًا ولو تعمقنا أكثر وأكثر
| 648
| 662
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t654.0
|
التي رأيناها في الإبتماعزيشن هذا مثال بسيط جدًا ولو تعمقنا أكثر وأكثر سنرى أن المشاكل كثيرة جدًا والحلول
| 654
| 668
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t660.0
|
سنرى أن المشاكل كثيرة جدًا والحلول أحيانًا قد تكون لا نستطيع الوصول إلى الحل المثالي أبداً وأحيانًا نستطيع الوصول إلى الحل المثالي
| 660
| 674
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t666.0
|
أحيانًا قد تكون لا نستطيع الوصول إلى الحل المثالي أبداً وأحيانًا نستطيع الوصول إلى الحل المثالي وأحيانًا هناك أكثر من حلول مثالية وطبعًا تختلف الحلول وتختلف
| 666
| 680
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t672.0
|
وأحيانًا هناك أكثر من حلول مثالية وطبعًا تختلف الحلول وتختلف طرقها الآن الـ gradient descent هو أحد الخوارزميات
| 672
| 686
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t678.0
|
طرقها الآن الـ gradient descent هو أحد الخوارزميات المستخدمة في الإبتماعزيشن والتي تساعدني كما رأينا قبل
| 678
| 692
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t684.0
|
المستخدمة في الإبتماعزيشن والتي تساعدني كما رأينا قبل أجد نوع المدخل الذي يقلل الـ objective function أو يقلل
| 684
| 698
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t690.0
|
أجد نوع المدخل الذي يقلل الـ objective function أو يقلل الـ target function كما رأينا قبل قليل الآن نفس الكلام
| 690
| 704
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t696.0
|
الـ target function كما رأينا قبل قليل الآن نفس الكلام لدي الـ gradient descent هي خوارزمية وظيفة الخوارزمية هذه
| 696
| 710
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t702.0
|
لدي الـ gradient descent هي خوارزمية وظيفة الخوارزمية هذه تساعدني أجد المدخل الذي يقلل
| 702
| 716
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t708.0
|
تساعدني أجد المدخل الذي يقلل الـ objective function على حسب الـ objective function ممكن أن تكون
| 708
| 722
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t714.0
|
الـ objective function على حسب الـ objective function ممكن أن تكون في الشبكة العصبية أن تقلل نسبة الخطأ بين الشيء المتوقع والشيء الحقيقي مثل الـ least square error
| 714
| 728
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t720.0
|
في الشبكة العصبية أن تقلل نسبة الخطأ بين الشيء المتوقع والشيء الحقيقي مثل الـ least square error دعونا نأخذ مثال بسيط جدًا جدًا جدًا حتى توضح الصورة بشكل سامح
| 720
| 734
|
eyp1Vd056ew
|
الشبكات العصبية - القصة الكاملة
|
eyp1Vd056ew-t726.0
|
دعونا نأخذ مثال بسيط جدًا جدًا جدًا حتى توضح الصورة بشكل سامح تخيلوا أنه لدي الشبكة العصبية فيها المدخلات هي input
| 726
| 742
|
End of preview.
No dataset card yet
- Downloads last month
- 5