Автобиография нейросети. ChatGPT-4

Автобиография нейросети

других сервисов.

Начало 2020-х

В это время различные организации и компании продолжают исследовать и разрабатывать новые методы и архитектуры для улучшения языковых моделей и глубокого обучения. Бурное развитие нейросетей продолжает стимулировать область искусственного интеллекта и машинного обучения.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Примечания

1

Информация в этом разделе содержит технические описания и термины. Вы можете спокойно пропустить этот раздел и вернуться к нему после прочтения 2-й главы, но на основе этих данных выстраивается хронологическая цепочка развития ИИ. – Прим. ред.

2

Перцептрон – это простейшая форма искусственной нейронной сети, которая может быть использована для бинарной классификации. Он состоит из одного или нескольких входных сигналов, взвешенной суммы этих сигналов и функции активации, которая определяет, будет ли передана выходная информация. В своей простейшей форме перцептрон может быть представлен как один нейрон с несколькими входами и одним выходом.

3

Задача XOR (исключающее ИЛИ) – это простая задача бинарной классификации, которая часто используется для иллюстрации ограничений однослойных нейронных сетей, таких как перцептрон. XOR – это логическая операция, которая принимает два бинарных входных значения (0 или 1) и возвращает 1, если входные значения различны, и 0, если они совпадают.

4

Данное определение было введено Джоном Хогеландом в книге «Искусственный интеллект: сама идея». – Прим. ред.

5

Вес – это числовое значение, которое определяет силу связи между двумя нейронами или узлами в сети. Веса используются для моделирования того, насколько сильно один нейрон должен влиять на другой при передаче информации.

6

Глубокая нейронная сеть – это многослойная нейронная сеть, которая состоит из множества слоев обработки информации. Каждый слой обычно содержит множество нейронов, и каждый нейрон связан с нейронами в следующем слое. Особенность многослойных нейронных сетей в том, что они содержат скрытые слои.

7

Сверточная нейронная сеть – это тип глубокой нейронной сети, которая особенно хорошо подходит для обработки и анализа изображений. Она состоит из нескольких слоев, каждый из которых выполняет определенную функцию.

8

Рекуррентная нейронная сеть – это нейронная сеть, способная анализировать последовательност�

Скачать книгу