18c0693f

    Нейросети

Нейросеть (нейронная сеть, искусственная нейронная сеть, ИНС) — это программа, которая работает по аналогии с человеческим мозгом: обучается на данных, находит в них закономерности и делает выводы. Название происходит от слова «нейрон» — так называются клетки мозга.

В основе нейросети лежат алгоритмы, которые заточены на обработку информации (например, текстов, изображений или музыки). Искусственный интеллект — это более широкое понятие, нейросети — лишь один из его инструментов.

Некоторые типы нейросетей:

Полносвязные (feedforward) — простой тип, где каждый нейрон соединён со всеми следующими. Используются для классификации данных и прогнозирования.

Свёрточные (CNN) — специализируются на изображениях: «разбивают» картинку на слои, анализируют её и распознают объекты.

Рекуррентные (RNN) — анализируют последовательности, например текст или временные ряды. Используются для перевода, генерации текста и речи.

Генеративные (GAN) — создают новые данные по образцу: картинки, музыку или текст. Состоят из генератора и дискриминатора, которые учатся вместе.

Перцептроны — простые сети для классификации данных, например, распознают цифры на картинках.

  • Ладыгин С. - Семантические сети
    Семантическая сеть - структура для представления знаний в виде узлов, соединенных дугами. Самые первые семантические сети были разработаны в качестве языка-посредника для систем машинного перевод...

  • Что такое экспертная система?
    Вполне логично потребовать, чтобы такая программа обладала знаниями. Просто способность выполнять некоторый алгоритм, например производить анализ списка элементов на наличие какого-либо свойства, явно не отвечает этому требованию. Это все равно, что дать первому случайному прохожему список вопросов и ответов и ожидать от него успешного выполнения поиска и устранения неисправностей в системах определенного типа.

  • Обзор исследований в области искусственного интеллекта
    Вычислительная мощность современных компьютеров все-таки недостаточна для того, чтобы использовать алгоритмы поиска решений даже с помощью направленного поиска с применением оценочной функции, не говоря уже о методике слепого перебора возможных состояний. Пространство состояний, в котором нужно вести поиск, при решении таких задач, как распознавание речи, выбор конфигурации компьютерной системы

  • Рассуждения, основанные на прецедентах
    Для демонстрации возможностей экспертной системы, базирующейся на прецедентах, рассмотрим систему CHEF, которая предназначалась для формирования кулинарных рецептов [Hammond, 1986]. Эта программа принимает информацию о целевых характеристиках блюда (тип, вкусовые качества, своеобразие) и формирует подходящий рецепт

  • Представление неопределенности знаний и данных
    При решении проблем мы часто встречаемся со множеством источников неопределенности используемой информации, но в большинстве случаев их можно разделить на две категории: недостаточно полное знание предметной области и недостаточная информация о конкретной ситуации