Deep Learning у 16 років: Візуалізую механізми Attention та LSTM за допомогою Manim

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Всім привіт! Мене звати Ілля, мені 16 років. Останнім часом я сильно заглибився в тему Deep Learning, зокрема в те, як працюють механізми Attention та архітектура LSTM.

Для мене найкращий спосіб зрозуміти складну систему — пояснити її іншим. Тому я вирішив створити відео, де за допомогою бібліотеки Manim візуалізував математику цих процесів. Все вивчав самостійно — від логіки нейронок до програмування анімацій на Python.

Власне, саме відео можна подивитися тут: youtu.be/ydKOres4Snw

Буду радий конструктивному фідбеку від спеціалістів: чи вдалося мені передати суть механізмів і де варто дотиснути якість пояснення?

Теми: AI, deep learning, Python

👍ПодобаєтьсяСподобалось2

До обраногоВ обраному2

Facebook

Twitter

Ctrl + Enter

Volodymyr Spodaryk Team / Tech Lead 16.02.2026 14:40

Було цікаво послухати і розібратись.
Підписався — цікаво буде дивитись і наступні відео.

Що можна покращити — це говорити гучніше і чіткіше (наче виступ на сцені), бо чути наче шепіт. На швидкості x1.5 складно розібрати. Або ж трохи швидше все разом.
Плюс музику можна справді трохи тихіше.
Також коли є чорний екран — було б прикольно щось лишати видимим аби не було відчуття, що відео закінчилось (анімація яка є прикольна, але її мало).

Відповісти

Підтримати

Illia 18.02.2026 11:59

О, дякую за підписку і за конкретику!
По звуку зрозумів мій косяк, буду фіксити дикцію і баланс музики. Про чорний екран теж влучно: я поставив собі дедлайн, що відео має вийти в перші дні лютого, а почав робити його ледь не в останні хвилини. Наступного разу спробую краще розпоряджатися часом.
Радий, що зайшло!

Відповісти

Підтримати

Volodymyr Spodaryk